✔️ OpenAI купила стартап Ona

Сделка по приобретению стартапа облачной оркестрации Ona позволит агентам OpenAI выполнять долгие задачи автономно, без привязки к локальным устройствам и активным сессиям пользователя.

Интеграция решений Ona даст изолированную среду для многочасовой работы с кодом, с возможностью удаленно подключаться к фоновым процессам для корректировки действий, проверки промежуточных результатов и утверждения решений.

Команда стартапа перейдет в OpenAI после одобрения сделки регуляторами.
openai.com

✔️ AI Alliance коллективно обучит открытую модель

Консорциум представил платформу Project Tapestry для федеративного обучения открытых моделей. Участники будут тренировать её на локальных данных с использованием собственных вычислительных мощностей. В общую систему попадут только обновленные веса.

Ян Лекун, консультант проекта, пообещал, что контрибьюторы получат доступ к итоговой базовой модели. На ее основе компании смогут создавать независимые версии под свои бизнес-задачи.

Сейчас инженеры проекта тестируют архитектуру платформы и формируют каталог данных. Релиз инфраструктуры запланирован на сентябрь 2026 года.

До конца года AI Alliance планирует обучить первую компактную модель, а к лету 2027 выпустить вариант уровня проприетарных SOTA-решений.
thealliance.ai

✔️ Сооснователь xAI запустил стартап персонализированных агентов

Игорь Бабушкин, стоявший у истоков xAI и ранее работавший в OpenAI и Google DeepMind, объявил о создании компании River AI, которая будет заниматься созданием адаптивных ИИ-агентов.

Идеология проекта строится на расширении человеческих возможностей через персонализацию и полном контроле ИИ. В перспективе стартап планирует заняться разработкой аппаратных решений и физической инфраструктуры.

Костяк команды сформировали выходцы из xAI. К Бабушкину присоединились руководитель продуктовой безопасности Винсент Старк, юрисконсульт Лили Лим, а также инженеры братья Соболевы.
bloomberg.com

✔️ Агенты в ChatGPT получили возможность оплачивать покупки через Visa

Visa интегрировала платежную сеть в ChatGPT. ИИ-агенты получили возможность самостоятельно проводить транзакции от лица пользователя у любого продавца с поддержкой карт сервиса. Для работы функции достаточно привязать карту к чат-боту.

OpenAI обеспечивает логику автономных агентов, Visa отвечает за авторизацию платежей и фрод-мониторинг. Пользователям доступны инструменты контроля: лимиты трат, белые списки магазинов и опция обязательного подтверждения операций.

Оспаривание платежей проходит по стандартным правилам Visa. Регламент планируют адаптировать для случаев, когда продавец действовал корректно, а ошибочный заказ произошел из-за сбоя в логике ИИ.
visa.com

✔️ Deezer запустил детектор ИИ-музыки

Стриминговый сервис создал инструмент, который ищет и определяет ИИ-треки. Алгоритм анализирует медиатеки пользователей и выявляет синтетический контент на 20 стриминговых платформах. Инструмент поддерживает 27 языков.

По словам директора компании Алексиса Лантернье, ежедневно на Deezer загружается около 75 тысяч ИИ-композиций, это более 44% от всех новых релизов, а почти у половины пользователей, переходящих от конкурентов, в сохраненных подборках уже есть сгенерированная музыка.

Исследование Deezer и Ipsos показало, что 97% слушателей не отличают ИИ-музыку от реальной, но 80% требуют обязательной маркировки. Платформа уже начала пессимизировать сгенерированный контент, исключая его из рекомендаций и подборок.
deezer.com

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

✔️ OpenRouter запустил дашборд мониторинга API-затрат и кэширования токенов

ИИ-маршрутизатор открыл доступ к аналитической панели Activity Explorer.

Инструмент отслеживает расходы, потребление токенов и эффективность кэширования промптов в реальном времени с разбивкой по моделям, участникам команды или отдельным ИИ-агентам.

В дашборде 4 модуля:

🟡Overview: статистика трафика и сравнение трат с внутреннего баланса платформы и через сторонние ключи (BYOK);

🟡Trends: динамика потребления;

По статистике платформы за прошлую неделю, доля попаданий в кэш достигла 82,8% (более 8 млрд токенов), а основной объем запросов сгенерировали Claude Code и Cursor.

🟡Explore: фильтрация логов по провайдерам, API-ключам и географии с возможностью экспорта отчетов;

🟡Guardrails: логи срабатывания защиты от инъекций промптов и утечек конфиденциальной информации.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

✔️ Moonshot AI и госбанк Китая выпустят карту с конвертацией трат в токены

Разработчики Kimi совместно с неназванными государственным банком и платёжной системой открыли предрегистрацию на Kimi Credit Card.

Вместо классического кэшбека держатели карты получат вычислительные квоты платформы Kimi. Баллы за покупки конвертируются в токены для оплаты работы агентов и доступа к платным функциям моделей.

В качестве дополнительных бонусов владельцам карты обещают приоритетный доступ к тестированию новых релизов и приглашения на закрытые мероприятия.

Запуск запланирован на июль 2026 года.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

⚡️ Правительство США обязало Anthropic заблокировать Fable 5 и Mythos 5

Anthropic приостановила работу Fable 5 и Mythos 5 для всех пользователей из-за директивы США об экспортном контроле.

Власти потребовали закрыть доступ для иностранных граждан из-за джейлбрейка в Fable 5. Для выполнения предписания компания отключила модели глобально.

Остальные продукты работают в штатном режиме.

Уязвимость позволяет обойти ограничения, заставив модель прочитать и исправить конкретную кодовую базу.

По словам инженеров Anthropic, метод дает доступ к минорным функциям, которые открыто представлены в конкурирующих решениях, включая GPT-5.5 от OpenAI.

Руководство компании выполняет требования регулятора, но считает блокировку из-за единичного инцидента неоправданной.

В Anthropic недовольны, что отзыв коммерческого продукта из-за базовой уязвимости создает прецедент, способный парализовать запуск новых ИИ-моделей в отрасли.

Сейчас компания пытается урегулировать ситуацию для восстановления доступа.

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

✔️ OpenAI добавила ручной сброс лимитов для Codex

Компания изменила механизм управления rate limits для своего ИИ-агента. На тарифах Go, Plus, Pro и Business теперь можно накапливать сбросы лимитов и активировать их вручную при пиковых нагрузках. Ранее таймеры обнулялись автоматически.

На старте все подписчики получают 1 бесплатный сброс. Дополнительно запущена двухнедельная реферальная программа: клиенты на Plus и Pro могут пригласить до 3 коллег. После первого запроса от нового пользователя обе стороны получают по дополнительному сбросу в резерв.

По неофициальным данным, обновление связано с конкуренцией с Anthropic и подготовкой к снижению цен на токены для корпоративных клиентов.
OpenAI в сети Х

✔️ Nvidia открыла предзаказ на процессоры Vera в Китае

Серверные ARM-процессоры Vera, спроектированные для инференса автономных ИИ-агентов, стали доступны для китайских компаний. Первые поставки ожидаются в августе.

Один из локальных облачных провайдеров уже заказал более 300 серверов на базе Vera для пилотного запуска в зарубежных дата-центрах. По предварительным оценкам, стоимость одного чипа превысит $20 000, а стойка на 256 процессоров обойдется в $10 млн.

Ставка на CPU стала ответом на заморозку поставок H200. В отличие от GPU, процессоры несут меньше санкционных рисков. Массовый переход китайских компаний на новые чипы теперь зависит от адаптации программных экосистем под ARM-архитектуру.
reuters.com

✔️ Xiaomi выпустила открытого ИИ-агента MiMo Code

Китайский техногигант представил терминального агента MiMo Code на базе OpenCode. Инструмент под лицензией MIT решает проблему потери контекста в задачах из сотен последовательных шагов.

В слепом A/B-тестировании на 474 репозиториях агента сравнили со связкой Claude Code и Sonnet. На коротких дистанциях зафиксирован паритет, но в задачах длиннее 200 шагов решение Xiaomi обошло конкурента в 65% случаев.

Архитектура MiMo Code опирается на бесконечные логические сессии. Субагент регулярно сохраняет промежуточные состояния на диск, а при исчерпании лимита токенов сессия перезапускается, загружая накопленные данные в новое окно. Память разделена на 4 уровня: от коротких локальных заметок до постоянных фактов проекта.

Установка доступна через менеджер пакетов NPM или Bash-скрипты.
xiaomi.com

✔️ Google подала иск против китайской кибергруппировки за автоматизацию фишинга

Согласно иску, группа Outsider Enterprise разработала 131 инструмент для потоковой генерации копий сайтов Google, YouTube и госструктур США. За две недели Android-пользователи получили 2,5 млн сообщений, содержащих 1 млн фишинговых ссылок. Инфраструктура координировалась через Telegram.

Google выступает в суде совместно с ФБР и телеком-операторами AT&T, T-Mobile и Verizon. Истцы требуют судебного запрета для создания правового механизма, который позволит оперативно блокировать домены и замораживать счета сети.

Размер ущерба по делу не раскрывается.
blog.google

✔️ LLM обошли клинические RAG-инструменты в медицине

Nature Medicine опубликовал исследование, которое показало, что универсальные LLM превосходят профильные клинические ИИ-инструменты.

В слепом тестировании (12 врачей, 1800 реальных запросов) Gemini 3.1 Pro и GPT-5.2 набрали 97,4% и 94,2% точности соответственно. Результаты спецсистем OpenEvidence и UpToDate Expert AI составили около 80%.

Авторы объясняют отставание профильных решений сильной зависимостью от RAG - нерелевантная литература и ошибки интеграции снижают качество генерации. Универсальные модели выигрывают за счет масштаба, кросс-доменного обучения и механизмов логического вывода.

Медицинские системы также продемонстрировали операционные проблемы. OpenEvidence выдавал хаотичные ответы, а UpToDate Expert AI отклонил 19% запросов из-за жестких фильтров безопасности. Частота галлюцинаций базовых LLM не превысила показатели профильных аналогов.

Авторы рекомендуют клиникам проводить независимое тестирование ИИ-продуктов перед внедрением.
nature.com

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

📌В DeepMind прикинули пути развития сверхинтеллекта

Исследователи Google вместе с коллегами из нескольких университетов выкатили визионерский доклад, в котором пытаются понять, куда кривая вывезет, когда ИИ достигнет AGI и пойдет дальше в светлое ASI-будущее, отправляя целые коллективы топовых экспертов на обочину истории.

В основе - оценка от Epoch AI: за последние 10 лет эффективный компьют рос примерно в 10 раз за год (и это еще консервативно).

Отталкиваясь от этого, DeepMind выделяет 4 вектора перехода от AGI к ASI, которые вполне могут идти параллельно:

🟢Скейлинг: классическая накачка - больше вычислительных мощностей, огромные массивы данных и рост параметров моделей;

🟢Смена парадигмы: переход на принципиально новые алгоритмы, когда нынешние архитектуры упрутся в потолок;

🟢Рекурсивное самоулучшение: ИИ начинает сам оптимизировать свои алгоритмы, писать код и ускорять собственный R&D;

🟢Мульти-агентные системы: ASI станет результатом взаимодействия множества агентов.

🟡Нюанс в том, что этот праздник могут легко тормознуть

Во-первых, качественные тексты для претрейна и дотюна тупо заканчиваются, а железо и сами исследования дорожают каждый месяц.

Во-вторых, есть так называемый "барьер абстракции". Так как модели учатся на человеческих данных, далеко не факт, что они вообще способны порождать фундаментально новые концепты.

Ну и регуляторы в любой момент могут прийти и заколотить гвозядми инициативу.

🟡Плюс ко всему, даже AGI не станет всезнающей сутью

Его инференс и логика всё равно останутся зажаты законами физики, теорией сложности и математикой (привет проблеме остановки и теоремам Гёделя о неполноте). ИИ не сможет просто по щелчку пальцев выдать нам лекарство от старения или сшить квантовую механику с общей теорией относительности.

Главный вывод в том, что надо готовиться к неопределенности. Да, 57 страниц - именно об этом.

Не будет одной волшебной кнопки и резкого прыжка в матрицу. Нас ждет серия локальных трансформаций, а может статься и так, что AGI окажется просто очередной фичей с импактом не больше, чем у появления смартфона или интернета.


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #AGI #ASI #Research #DeepMind

📌 Поучительная история про агента, которого не проконтролировали

В мае 2026 года ИИ-агент попытался зарегистрироваться в любительской сети DN42, чтобы провести её сканирование, а его владелец в итоге столкнулся с крупным счётом за облачную инфраструктуру.

Историю подробно описал один из участников сообщества, опираясь на переписку в системе регистрации и логи IRC-канала.

DN42 - это децентрализованная сеть энтузиастов, работающая поверх обычного интернета на тех же технологиях, что и его магистральная инфраструктура:BGP, DNS и других.

Её участники изучают устройство сетей, и многие держат узлы на недорогих серверах.

Агент, действовавший от имени пользователя JertLinc, сначала открыл заявку, а затем запрос на регистрацию, в котором указал цель: "комплексное сканирование всех портов" сети. Для этого он развернул на AWS 5 виртуальных машин с пропускной способностью около 20 Гбит/с каждая.

Уже на этапе подачи заявки сообщество сети сочло такую конфигурацию избыточной: по их оценке, при запуске сканирования эти серверы создали бы нагрузку, сравнимую с DDoS-атакой.

Реального сканирования не случилось - запрос так и не одобрили.

Более того, пользователи DN42 намеренно затягивали диалог и давали агенту бессмысленные задания, чтобы тот впустую расходовал оплачиваемые ресурсы и лимиты своего владельца.

Истинные намерения JertLinc остались неясны. Сам он почти не выходил на связь, а агент в одном из сообщений упомянул, что задача охватывает несколько сетей. В сообществе допускали, что речь могла идти об исследовательском проекте, но подтверждений этому нет.

Примерно через сутки владелец остановил агента, сообщив, что столкнулся с большими списаниями по карте.

Затем от аккаунта JertLinc3522 в рассылку и чаты DN42 пришли просьбы о пожертвованиях, чтобы покрыть счёт AWS на сумму 6531 доллар.

Денег естественно никто не дал, но как выяснилось позже, AWS согласилась снизить сумму счёта до 1894 долларов.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

✔️ Сотрудники OpenAI и Anthropic обналичили около $14 млрд через выкуп акций

По сообщению The Information, нынешние и бывшие сотрудники OpenAI и Anthropic в совокупности продали свои акции примерно на $14 млрд через так называемые тендерные предложения (сделки, позволяющие держателям долей в непубличной компании продать их сторонним инвесторам).

Обе компании, напомним, подали документы на проведение IPO. Anthropic в начале июня, OpenAI - 8 июня.

Крупнейшая продажа прошла в OpenAI в октябре 2025 года. Тогда сотрудники продали акции примерно на $6,6 млрд. В сделке участвовали более 600 человек, около 75 из которых продали максимально допустимые $30 млн каждый. Компания разрешала продать акции на сумму до $10,3 млрд, но реализовано было около двух третей лимита.

Anthropic провела свой выкуп в апреле 2026 года. Часть сотрудников предпочла сохранить акции, и инвесторы смогли купить меньше, чем планировали. Ориентир сделки, по данным отраслевых источников, составлял $5–6 млрд. При этом на вторичном рынке акции Anthropic, по сообщениям, оценивались выше.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

✔️ Anthropic вводит верификацию по ID для личных аккаунтов Claude

С 8 июля компания вводит верификацию личности по документам при подозрениях в нарушениях и меняет условия передачи логов правоохранительным органам.

Для проверки личности интегрирован сервис Persona: при срабатывании триггеров на злоупотребления платформой или использование сервиса несовершеннолетними система запросит фото документов и селфи. С апреля 2026 года механизм проходил тестирование на ограниченной выборке.

Также скорректирован регламент раскрытия данных властям. Требование обязательного юридического предписания заменено формулировкой о добросовестном убеждении, т.е Anthropic оставляет за собой право передавать личную информацию и историю диалогов правоохранительным органам, если сама сочтет основание для этого достаточным.

Изменения не затронут корпоративных клиентов и API-пользователей.
claude.com

✔️ Релиз GLM-5.2

Zhipu AI (международный бренд ZАi) выпустила модель GLM-5.2 с контекстным окном 1 млн токенов (ранее лимит составлял 200 тысяч). Модель доступна всем пользователям платформы GLM Coding Plans.

GLM-5.2 поддерживает 2 формата работы: базовый High Mode для быстрой генерации кода и Max Mode, использующий CoT для долгосрочного планирования. Модель оптимизирована для интеграции с популярными ИИ-агентами: Cline, Roo Code, OpenCode CLI и Claude Code.

Использование GLM-5.2 списывает квоты платформы с множителем 3x в часы пик и 2x в остальное время. До конца сентября 2026 года для непиковых часов действует промо-тариф 1x. В ближайшее время компания планирует выложить веса на Hugging Face.
ZAi в сети Х

✔️ Google разработала стандарт передачи контекста агентам

Подразделение Cloud выпустило Open Knowledge Format, открытый стандарт передачи контекста ИИ-агентам. Он представляет базу знаний как директорию Markdown-файлов с YAML-метаданными и заменяет кастомные скрипты для сбора разрозненного контекста из кода, вики-страниц и баз данных.

Новый формат требует только одно обязательное поле в метаданных (type). Файлы связываются стандартными Markdown-ссылками, образуя единый граф знаний. Формат не привязан к конкретным платформам: структура читается как LLM, так и в текстовом редакторе.

Спецификация опубликована на GitHub вместе с реализациями, среди которых HTML-визуализатор и агент для парсинга датасетов BigQuery. Также заявлена поддержка OKF в сервисе Knowledge Catalog.
cloud.google.com

✔️ Databricks представила открытую мета-оболочку для управления агентами

Дата-платформа открыла альфа-версию Omnigent, сервиса под лицензией Apache 2.0 для объединения ИИ-агентов через общий API. Инструмент работает как мета-оболочка над Claude Code, кастомными решениями и другими ассистентами.

Omnigent переносит контроль за моделями из промптов на уровень ОС-песочницы. Платформа позволяет устанавливать финансовые лимиты на использование API или настраивать правила-триггеры. Например, система может запрашивать апрув человека на git push, если перед этим агент скачал новый пакет из сети.

Платформа поддерживает многопользовательские сессии и позволяет делиться активным контекстом по ссылке для совместного ревью изменённых файлов и корректировки задач в реальном времени.
databricks.com

✔️ ИИ-аналитик Marlin от SakanaAI вышел в публичный доступ

Японский стартап начал коммерческую эксплуатацию агента-аналитика Marlin. Инструмент открыт для тарифов Pro, Team и Enterprise по модели "оплата за использование".

Marlin способен работать автономно до 8 часов. За это время система выдвигает гипотезы, собирает данные в сети, верифицирует факты и формирует многостраничный отчёт с итоговой презентацией.

Архитектура наследует решения из другого проекта Sakana - The AI Scientist. В основе лежат механизмы длительного логического вывода, многомодельная оптимизация и алгоритмы на базе модифицированного поиска по дереву Монте-Карло.

Закрытое тестирование агента проходило с апреля на выборке из 300 финансистов и специалистов по консалтингу.
sakana.ai

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

✔️ Отключение моделей Anthropic вызвало в Европе тряску спор о технологическом суверенитете

После того как власти США в рамках экспортного контроля закрыли доступ к Fable 5 и Mythos 5 для лиц без американского гражданства, Еврокомиссия заявила, что начала оценивать последствия.

Представитель ЕК по вопросам технологического суверенитета заявил, что экстренные меры не должны быть дискриминационными по отношению к партнёрам.

По его словам, речь идёт об общем вызове, который не ограничивается одной юрисдикцией или компанией.

Он добавил, что произошедшее - это ещё одно подтверждение того, почему Европе нужно укреплять собственный технологический суверенитет.

Европейские исследователи назвали ситуацию тревожным сигналом, но разошлись в оценках того, что Европе делать дальше.

Торстен Хольц из Института Макса Планка обратил внимание на то, что распоряжение одного иностранного правительства способно за одну ночь отключить модель для всех неграждан США.

Цифровой суверенитет, по его словам, означает не самодостаточность, а возможность пользоваться критически важными технологиями даже в условиях геополитических конфликтов.

Конрад Рик из Технического университета Берлина высказался резче: американские модели можно отключить в любой момент, иногда по непрозрачным причинам, поэтому Европе нужны собственные конкурентоспособные разработки.

Гитта Кутыниок из Мюнхенского университета призвала к "моменту Airbus" в сфере ИИ - совместным вложениям в базовые модели, проектирование чипов и энергоэффективные вычисления.

Иную позицию занял Пауль Рёттгер из Оксфордского института

Он считает, что наращивание инвестиций проблему не решит. По его оценке, Европа не сможет создавать модели уровня Mythos или Fable 5 в конкуренции с США.

Вместо этого доступ следует закреплять контрактами, увязанными с инвестициями в дата-центры, и подкреплять торговой политикой.

Маттиас Хайн из Тюбингенского университета отметил, что Европе нужен не один, а несколько собственных поставщиков, поскольку нельзя рассчитывать, что коммерческие компании будут и дальше выпускать модели с открытыми весами.

Йонас Гайпинг из того же заведения обратил внимание на то, что французская Mistral за последние 2 года сильно отстала, а для создания альтернатив не хватает крупных дата-центров и генерации электроэнергии, которая в Германии вернулась к уровню 1985 года.

Гайпинг также предостерёг от сравнений с противостоянием вокруг ядерного оружия, параллели, к которой нередко прибегает сама Anthropic.

В отличие от него, ИИ глубоко встроен в экономику, и его отключение или ограничение во время дипломатического конфликта способно нанести ущерб не только обороноспособности, но и европейской экономике, если её процессы окажутся неспособны работать без систем ИИ.

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml