Лента новостей

🖼️ Исследование MIT: ИИ‑арт без автора Учёные из MIT CSAIL выяснили, что изображения, созданные ИИ‑моделями, обученными на огромных датасетах, часто нельзя отследить до конкретных обучающих картинок. При эксперименте, когда из набора данных удаляли отдельные фотографии, выходные результаты генерации практически не изменялись. Это делает вопрос авторства и соблюдения авторских прав для ИИ‑созданных работ более сложным 📚

🚀 Рынок цен на ИИ‑модели: от $0,03 до $600 за миллион токенов Самый дешёвый вывод — у Mistral Nemo, $0,03/млн токенов, а самый дорогой — o1‑pro от OpenAI, $600. Медианная стоимость модели около $2, а средние цены по провайдерам: OpenAI $47,63, Anthropic $44,79, Google $5,58, Mistral $3,68, Qwen $2,86, Meta $0,74. Эти цифры — средние по всему каталогу, без учёта реального объёма использования; высокий показатель OpenAI обусловлен дорогим o1‑pro, который вряд ли используют массово. За последние годы контекстные окна выросли в 63 раз (от 10,5 k токенов в 2023 г. до 662 k в 2026 г.), а цена за токен осталась почти неизменной (примерно $12‑$22 за миллион). Появились два ценовых сегмента: модели с ценой $0,03‑$2 за миллион токенов и большими окнами (Mistral, Meta, Qwen, DeepSeek) и премиум‑модели $30‑$600 (OpenAI, Anthropic). Среди 19 бесплатных моделей реально пригодны NVIDIA Nemotron 3 Ultra (1 M контекст), Google Gemma 4 (26 B/31 B, мультимодальная, 262 k контекст), Poolside Laguna S/XS (262 k), gpt‑oss‑20b (131 k). Данные получены из OpenRouter API 16 августа; полный дашборд: https://app.vetros.dev/dash/eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJ0eXAiOiJzaGFyZSIsInBpZCI6IjEyMmZmNTk1IiwiZGFzaCI6ImRfODdmNDU3MzkiLCJ2ZXIiOjIsImlhdCI6MTc4NzA4NDc5MH0.V8uCPZtnzJ-djAXAv3HEmmZUHPkhO2NfhSgG2zGMYqw

🚨 Sainsbury's приостановила ИИ‑распознавание лиц Супермаркет Sainsbury's временно отключил систему искусственного интеллекта в лондонском магазине после того, как покупателя ошибочно обвинили в краже и попросили уйти. Инцидент произошёл в филиале East Dulwich; компания назвала причину «человеческой ошибкой» и приостанавливает технологию в этом магазине, пока ведётся расследование. При этом сеть продолжит развёртывать распознавание лиц в остальных магазинах. В начале года Sainsbury's объявил о планах расширить использование ИИ‑технологии для «безопасности людей», ссылаясь на положительные результаты первых испытаний.

🔖 Anthropic ввела водяные знаки в AI‑текст Anthropic начала маркировать генерируемый ИИ‑текст, чтобы соответствовать новым требованиям ЕС. По сообщениям, её годовой доход достиг 65 млрд долларов, а подготовка к IPO предполагает оценку около 190 млрд долларов к 2028 году. 🤖 Nvidia открыла исходный код физического AI‑инструментария для робототехники и заводов, а Cloudflare запустила функцию Agent Memory, позволяющую агентам сохранять контекст между сессиями. По прогнозу Gartner, к 2026 году 40 % корпоративных приложений будут включать специализированных AI‑агентов, что резко превышает текущие менее 5 %. Тенденция смещается от более умных моделей к агентам, которые запоминают, проверяют свою работу и взаимодействуют друг с другом.

📚 Новый ChatGPT для подростков OpenAI запустила отдельный сервис ChatGPT для пользователей 13–17 лет, где обучение стоит в центре внимания и предусмотрены специальные меры защиты. В версии добавлены дополнительные safeguards, родительский контроль и функции, направленные на более здоровое и осознанное использование ИИ 🛡️. OpenAI сотрудничает с CodeAI, разрабатывая программы по AI‑грамотности, чтобы ученики могли понять, как работает искусственный интеллект, критически оценивать ответы и использовать технологию ответственно.

🚔 Новый ИИ‑инструмент Flock для полиции Flock представила мощный ИИ‑сервис, который уже внедрён в работу некоторых полицейских подразделений. Камеры наблюдения компании ранее вызвали общественное возмущение, а теперь их система получила новое назначение. Журнал WIRED смог восстановить код этой следующего поколения ИИ‑системы и подтвердил, что она способна выполнять задачи, выходящие далеко за рамки простого распознавания номерных знаков. 🔍

🚫 Отчет о запрете соцсетей для подростков в Австралии содержит AI‑галлюцинации В Сенате обсуждают доклад, который должен был обосновать введение ограничения доступа несовершеннолетних к социальным платформам. Анализ The Guardian выявил, что в одной из секций отчёта указаны ссылки на академические статьи, которых не существует. Авторы материала отрицают, что эти ссылки были сгенерированы искусственным интеллектом.

🕒 ИИ не умеет определять время Исследователи обнаружили, что современные модели искусственного интеллекта не способны распознавать время или читать календарь. Недостатки в визуальном и пространственном восприятии, а также ограниченный объём обучающих данных объясняют эту неспособность. 📅 Проблема выявлена в результате анализа возможностей ИИ в работе с временными данными.

📱 Google AI‑камера измеряет тело точнее, чем сенсоры Galaxy Watch Google заявила, что её новая AI‑функция камеры смартфона способна измерять параметры тела точнее, чем биоэлектрические датчики умных часов Galaxy Watch от Samsung. 🔬 Эта возможность будет построена на основе уже существующего инструмента «Insulin Resistance Trends», который отслеживает тенденции инсулинорезистентности.

🚀 Ling-3.0-tiny запущен на NVIDIA Orin Nano Super 8 GB Модель Ling-3.0-tiny (7,9 млрд параметров, ~1,4 млрд активных MoE) работает на Jetson Orin Nano Super Developer Kit с 8 GB LPDDR5, 67 TOPS, JetPack R39.2 / CUDA 13.2. При запуске набор стоил $249 (сейчас SparkFun указывает $399). Использован файл Ling-3.0-tiny‑IQ4_NL.gguf весом 4,40 GB (IQ4_NL ≈ 4,5 бит/вес), который позволяет разместить полный контекст в 131 072 токена в 8 GB памяти. Для работы потребовалась ветка llama.cpp master с поддержкой BailingMoE V3 (PR #26608, слит 17 августа 2026) и сборка на устройстве с CUDA 13.2 для sm_87. Команда запуска: ```bash llama-server -m Ling-3.0-tiny-IQ4_NL.gguf -c 131072 \ --cache-type-k q8_0 --cache-type-v q8_0 \ -ngl 99 -fa on -b 512 -ub 256 --jinja -t 6 \ --temp 1.0 --top-p 0.95 --top-k 20 ``` Скорость: оценка подсказки 450‑760 ток/с (2‑8 К), полное предзаполнение 220‑264 ток/с, декодирование короткого контекста 33 ток/с, при глубине 96‑128 К — 15‑17 ток/с, TTFT ≈ 1 с для 512 ток. Память при 128 К контексте 7.2‑7.4 GiB, ~200 MB swap. Тест «иголка в стоге сена» показал 92 % извлечения при 96 К и 88 % при 128 К, с падением точности в последних 32 К. Полные совпадения строк — 30‑40 %, основные ошибки: искажение цифр и небольшие конфабуляции. ✅ Результат демонстрирует, что гибридная архитектура KDA/MLA + IQ4_NL и llama.cpp позволяют запускать сложные MoE‑модели с 128‑К токеновым окном на устройстве стоимостью $249, показывая хорошее соотношение возможностей и цены.