Лента новостей

🚀 Новые модели Ling‑3.0 flash/tiny base доступны на Hugging Face В репозитории InclusionAI опубликованы пять чекпоинтов: Ling‑3.0‑tiny‑base, Ling‑3.0‑flash‑base‑midtrain, Ling‑3.0‑flash‑base‑30T, Ling‑3.0‑tiny‑base‑midtrain, Ling‑3.0‑tiny‑base‑30T — каждый со своей ссылкой. Чекпоинты отражают разные стадии обучения: - **pretrained** – завершено крупномасштабное предобучение; - **mid‑trained** – добавлен этап mid‑training; - **merged** – выполнено WSM‑слияние (или decay скорости обучения) на основе mid‑trained, без пост‑обучения. Все модели выпущены для дальнейшего предобучения, доработки и исследований. Для пост‑тренированных вариантов см. модели Ling‑3.0‑tiny и Ling‑3.0‑flash.

🚀 NVFP4 на Volta: четыре Tesla V100 2017 года соперничают с RTX 5090 Четыре графических процессора Tesla V100 (2017) смогли запустить модель Qwen 3.8 в режиме NVFP4 и показать результаты, сравнимые с дорогой RTX 5090 (≈ 6000 $). Репозиторий с кодом: https://github.com/dnv2003/v100-skinny, пример работы: https://i.redd.it/5ws2ak3uqckh1.gif. В тесте AIME 2026 (проблема 1, пять семян) V100‑система достигла пропускной способности 219.1 ± 5.9 токенов/с и времени до правильного ответа 6.90 ± 0.30 с, в то время как RTX 5090 с движком NInfer показал 214.7 ± 9.2 токенов/с и 6.56 ± 1.34 с. Оба решения дали 5 из 5 правильных ответов; разница в показателях находится в пределах перекрывающихся доверительных интервалов, что свидетельствует о паритете. V100 не имеет инструкций Tensor Core для FP4 и FP8, однако разработанный переводчик QPN сжимает модель в процессе чтения из HBM и сразу преобразует фрагменты в формат FP16, который поддерживают существующие Tensor Cores Volta. Эффективная пропускная способность достигла 77 % от теоретического предела (679.5 GB/s) при работе с NVFP4 M=8. В версии 1.1 добавлен прямой путь выполнения для FP8‑регионов, позволяющий использовать оригинальное распределение весов без изменения чекпоинта. Для длинного контекста (≈ 65 К токенов) оптимальная глубина спекулятивного декодирования меняется: при k = 7 производительность падает до 54.7 токенов/с, а при k = 3 — 76.3 токенов/с. Поэтому рекомендуется использовать k = 3 при больших окнах. Учтите, что тест проводился на четырёх GPU; при однопроцессорной конфигурации результаты будут отличаться.

🪶 Ornith-1.5 — открытые модели нового уровня Представляем семейство открытых LLM Ornith-1.5, включающее модели 9 B (Dense), 35 B и 397 B (MoE), обученные с использованием стратегий самосовершенствования. Модель демонстрирует передовые результаты среди открытых моделей аналогичного размера и сопоставима с Claude Opus 4.8 в задачах рассуждения, агентных действий и программирования. Показатели: Terminal‑Bench 2.1 — 86.1; SWE‑Bench — 86 (verified), 65.1 (pro), 79.6 (multilingual); DeepSWE — 56; HLE — 44.6; ClawEval — 81.4; Tool Decathlon — 71.2. Подробнее и ссылки на модели: https://huggingface.co/collections/ornith-ai/ornith-15

🦅 Ornith 1.5: 9 B плотных и 35 B/397 B MoE Выпущена новая версия языковой модели Ornith 1.5. Модель сочетает 9 млрд параметров в плотной части и архитектуру Mixture of Experts с 35 млрд параметров в экспертах и 397 млрд параметров в общей сети.

📽️ SCoPE – кодирование позиции по линиям обзора для видеотрансформеров Команда TencentARC представила метод SCoPE, который добавляет координаты линий обзора камеры в уже обученный видеодиффузионный трансформер. При наличии первого кадра, текстового запроса и траектории камеры система генерирует видео, следующее заданному движению камеры, сохраняя при этом исходные приоритеты преобразования изображения в видео. В репозитории опубликован полностью автономный релиз модели Wan2.2‑I2V‑A14B, включающий всё необходимое для инференса, без отдельной загрузки чекпоинта Wan2.2. Подробности в arXiv (https://arxiv.org/abs/2606.27345), PDF (https://arxiv.org/pdf/2606.27345), GitHub (https://github.com/TencentARC/SCoPE), проекте (https://visual-ai.github.io/scope/) и демо‑версии на Hugging Face (https://huggingface.co/spaces/TencentARC/scope-camera-video-generation).

🤖 OpenAI приостановила обучение модели Astra OpenAI объявила, что на этой неделе полностью остановила обучение своей самой мощной модели Astra. Остановка произошла не из‑за замедления, а в результате решения полностью прекратить процесс. По внутренним тестам Astra способна самостоятельно обнаруживать и эксплуатировать уязвимости нулевого дня в защищённых системах. По их «Preparedness Framework» такой уровень считается критическим, и при достижении порога модель должна быть остановлена. Об этом сообщил Сэм Альтман, а крупнейший запланированный тренировочный запуск остаётся приостановленным без установленной даты завершения. В тот же период китайская компания Z.ai выпустила модель GLM‑5.3, которая набрала 84,5 % на тесте CyberGym — стандарте для поиска известных уязвимостей, превзойдя несколько западных моделей с ограниченным доступом 🔓. Веса модели пока не полностью опубликованы, но планируется их раскрытие в ближайшие недели, после чего их можно будет скачать и запускать без ограничений. На этой неделе Microsoft выпустила патч для уязвимости CoSnitch в Copilot, о которой сообщалось почти восемь месяцев назад. Одно нажатие на поддельную ссылку microsoft.com позволяло скрытно получить доступ к письмам, календарю и файлам SharePoint; пользователь видел лишь короткую «раздумье» Copilot.

📺 Alexa+ теперь бесплатно на Fire TV Amazon объявила, что AI‑ассистент Alexa+ будет бесплатным на всех совместимых устройствах Fire TV в США. Обновление произойдёт автоматически для всех пользователей, независимо от того, есть ли у них подписка Prime 🤖.

🗓️ Calendly запускает помощника для заметок Сервис планирования встреч Calendly объявил о выходе нового продукта — ассистента Callie, который будет автоматически фиксировать детали встреч. Callie предназначена не только для планирования, но и для создания записей, позволяя пользователям сразу получать готовый протокол встречи. Таким образом, Calendly выходит на рынок сервисов для ведения заметок о встречах.

🌍 Live‑трекинг выбросов: глобус TrackWanted TrackWanted — это платформа, показывающая в реальном времени данные о крупнейших индустриальных источниках углерода (электростанции, сталелитейные заводы и др.) на интерактивном 3‑D глобусе. На доске «Carbon Watch» их местоположение совмещено с актуальными данными CAMS, что позволяет сравнивать уровень загрязнения воздуха с рекомендациями ВОЗ. Кроме экологических показателей, сервис содержит OSINT‑слой: можно искать номера хвостов самолетов и сопоставлять их с публичными розыскными списками, например INTERPOL и OFAC. Все сведения берутся исключительно из открытых реестров и государственных источников. Разработчик отмечает, что для объединения разрозненных данных потребовалось много работы с бэкендом; в этом процессе активно использовался Claude, который помог писать, отлаживать и оптимизировать Python‑скрипты для веб‑скрейпинга, API‑интеграций и обработки сложных JSON‑ответов. Сервис полностью бесплатный, без рекламы и регистрации. Онлайн‑трекер доступен по ссылке: https://track-wanted.live 📊

📊 Uber подтвердил реальность внутреннего лидерборда по использованию ИИ Президент Uber официально заявил, что в компании работает живой рейтинг, фиксирующий, какие сотрудники и насколько активно используют внутренние инструменты искусственного интеллекта. Эти данные напрямую влияют на расчёт численности персонала. Система уже функционирует, и большинство сотрудников даже не знают, что их активность отслеживается. Подобный подход применяли в 2021 году при расширении известного тайваньского завода по производству напитков в Таоюане, где внедрили автоматизированные стеллажи, конвейеры, 🤖 роботов и чистые помещения. Несмотря на масштабный 10‑летний план производства, рост штата оказался несоразмерным – машины заняли более центральную роль, а офисные площади не расширялись. Согласно опросу WRITER 2026 года, 75 % руководителей признают, что внедрение ИИ в их компаниях в большей степени «для вида», тогда как сотрудники, активно использующие инструменты, получают повышение в три раза чаще и реализуют проекты в пять раз быстрее. Это подтверждает существование упомянутого лидерборда.