Machinelearning - ML и Data Science

📈 OpenRouter вырос примерно в 9000 раз за 2,5 года В январе 2024 года через OpenRouter проходило около 10 млрд токенов в неделю. К августу 2026-го - уже больше 90 трлн токенов в неделю. Рост - примерно в 9000 раз. По данным OpenRouter, примерно с февраля агенты уже генерируют больше токенов, чем обычные пользователи. Один агентный запрос в среднем потребляет примерно в 15 раз больше токенов. Агент рассуждает, вызывает инструменты, читает результаты, пишет код, запускает подзадачи и повторяет цикл снова. Ссылка скрыта @ai_machinelearning_big_data #OpenRouter

📌 Palomar - реестр проверенных LEAN-доказательств Последние месяцы доказательства, сгенерированные ИИ, посыпались валом как для новых результатов, так и для старых, причем часть из них формализована на Lean и проверить такой репозиторий непросто, особенно если ты не эксперт. Нужно убедиться: 🟠что заявленные формальные утверждения действительно имеют доказательства, проходящие проверку типов; 🟠что в доказательствах нет жульничества; 🟠что формальные утверждения по смыслу совпадают с тем, что описано словами. Под эту задачу и Теренс Тао запустил Palomar - реестр математики, верифицированной на Lean. Инициативу вырастили Lean FRO и ICARM. Прием заявок уже идет, чтобы в него попасть, в репозитории должно быть три вещи: 🟢challenge file с коротким и читаемым человеком описанием заявленных результатов на Lean; 🟢solution module с доказательством любой длины; 🟢файл formalization.yaml, где те же результаты изложены обычным языком и собраны метаданные и раскрытия. Снимок поданного репозитория проверяют двумя этапами. Сначала инструмент Comparator смотрит, что solution module типизируется и доказывает ровно то, что заявлено в challenge file. После этого языковая модель сверяет, похоже ли неформальное описание в на то, что заявлено формально. Прошел оба - попал в реестр. Принимают формализации и старых результатов, и новых. Кто автор доказательства - человек, ИИ или оба вместе - значения не имеет. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

⚡️ Xiaomi показала конкурента NVIDIA DGX Spark Xiaomi представила компактный локальный AI-компьютер для локального запуска и развёртывания ИИ-моделей на трёх собственных чипах - O3, O100 и D100. Прототип поддерживает связку моделей 120B и 3B и умеет переключаться между «быстрой» и «медленной» моделью в зависимости от задачи. По формату это прямой конкурент DGX Spark: запуск крупных моделей и AI-агентов локально, без облака. Дженсен Хуанг ранее предупреждал об эффекте экспортных ограничений США: «Как только они построят полный стек, начнут экспортировать его так быстро, как только смогут». @ai_machinelearning_big_data #Xiaomi

Вы уже заметили, что сайты банков и контрагентов стали открываться с предупреждением «Подключение не защищено»? Дело в том, что GlobalSign отзывает SSL-сертификаты у российских компаний, и те переходят на сертификаты Национального удостоверяющего центра Минцифры (НУЦ). Chrome, Safari, Firefox и Edge таким сертификатам не доверяют — и сайты перестают открываться. Из-за этого встают платежи, работа с ЭДО и закупки на госплощадках. Сертификаты отзывают постепенно, по мере истечения срока, так что список недоступных сайтов будет пополняться ещё месяцами. Вот что можно с этим сделать. Способ первый: поставить корневые сертификаты НУЦ вручную. Ставить придётся на каждый компьютер, включая домашние ноутбуки и телефоны сотрудников, а потом проверять, что после обновления системы всё осталось на месте. В больших компаниях это займёт не один день. Способ второй: разослать сертификаты сразу на все компьютеры, через систему управления устройствами или групповые политики. Это сработает, если такая система уже есть и все компьютеры подключены к домену. С личными устройствами сотрудников так не получится. Способ третий: установить Яндекс Браузер для организаций. Он поддерживает все нужные сертификаты безопасности, поэтому сайты открываются в нём без ошибок. Настройками можно управлять централизованно, а соединение шифруется по TLS. Установите Браузер в вашей компании!

🌟 Turbovec: библиотека векторного поиска на основе гугловского TurboQuant Библиотека написана на Rust, есть привязки для Python, а в основе - TurboQuant, алгоритм сжатия векторов, который Google описали в статье, принятой на ICLR 2026. Сама библиотека к Google отношения не имеет, это независимая реализация чужого алгоритма. 🟡Turbovec сжимает данные примерно в восемь раз Коллекция из 10 миллионов документов, занимающая в исходном виде 31 гигабайт, умещается в 4. Поиск при этом, как утверждает автор, идёт быстрее, чем в FAISS - одного из самых распространённых инструментов в этой области. По замерам turbovec обгоняет FAISS в среднем в 3,4-3,5 раза при 4-битном сжатии и на 20-26% при 2-битном, в зависимости от железа. 🟡Удобные мелочи Индекс не нужно предварительно обучать - векторы просто добавляются по мере поступления. Сохранение инкрементальное, на диск уходит только то, что изменилось с прошлого раза, поэтому даже на большом индексе это занимает миллисекунды. Поиску можно передать список разрешённых документов - скажем, чтобы пользователь видел только свои файлы. Удаление работает по постоянным идентификаторам, ссылки на записи не плывут. Тем, кто уже сидит на LangChain, LlamaIndex, Haystack или Agno, автор предлагает готовые адаптеры - меняется одна строка импорта, остальной код остаётся как был. 📌Лицензирование: MIT License 🖥 Github @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #VectorSearch #TurboQuant #Rust

📌Scale AI измерила, насколько хорошо модели переписывают других агентов HarnessOpt-Bench - бенчмарк, который проверяет, умеет ли модель улучшать харнесс чужого ИИ-агента. 🟡Механика Модель-оптимизатор получает исходную обвязку целевого агента, размеченную обратную связь по результатам прогонов и фиксированный бюджет. Она переписывает код, а в конце собирает финальную версию, которую оценивают на отложенном наборе задач - его оптимизатор во время работы не видит. Тесты выполняются в доверенной среде исполнения на базе VeRO - она следит за бюджетом, прячет отложенные данные, считает потраченные токены и сохраняет каждую версию для аудита. Так сделали для того, чтобы защита от накрутки была свойством песочницы, а не инструкцией, которую модель может обойти. 🟡Результаты Прогнали пять топовых моделей на четырех наборах - OfficeQA, BrowseComp-Plus, Terminal-Bench и GAIA, - всего 111 запусков. Модели четко разошлись по уровням, причем выбор самой модели влияет на результат примерно в 1,8 раза сильнее, чем то, в каком кодинг-агенте она работает. Впереди Opus-5, она выбрала около двух третей доступного запаса улучшений на OfficeQA и половину на BrowseComp-Plus, а всего выиграла три задачи из четырех. Родная среда для модели (Сodex для GPT, Сlaude Сode для Claude, Kimi Cli для Kimi) устойчивого преимущества не дает. Отдельно Scale AI посмотрела динамику по поколениям. У пяти релизов GPT прирост рос монотонно, с +0,03 до +0,49, у пяти релизов Claude Opus - с +0,37 до +0,59. Важно понимать, что настоящим самоулучшением это назвать пока нельзя, так как одна модель переписывает среду другого агента, исходный тестовый харнесс которого специально был сделан с большим запасом для оптимизации. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

✔️ OpenAI будет ловить злоупотребления, не заглядывая в переписку Private Safety Processing - механизм для API и корпоративных клиентов, работающий по принципу нулевого хранения данных. Он разбирает серии запросов и ищет признаки злонамеренного использования, но сотрудники OpenAI при этом не видят ни промптов, ни ответов модели. Данные либо вообще не покидают периметр клиента, либо лежат на серверах OpenAI зашифрованными ключом самого заказчика. Если система замечает риск, наружу уходит только технический сигнал о типе угрозы, без содержания диалога. Пока Private Safety Processing в закрытом тестировании. Публичный релиз с технической документацией обещают в сентябре. У пользователей ChatGPT на тарифах Free, Plus, Go и Pro настройки приватности не меняются. openai.com ✔️ Ode, сервисное подразделение Anthropic, купило первую компанию Anthropic вместе со своим подразделением Ode покупает ИИ-интегратора Casper Studios. Сумма сделки не раскрывается. Для Ode, запущенного в июле 2026 года, это первое приобретение. Ode делает автоматизацию под заказ на моделях Anthropic. Casper Studios и раньше была авторизованным партнером Anthropic, среди ее клиентов - Netflix, Pepsi и хедж-фонды. Смысл покупки в том, что у самих заказчиков не хватает специалистов по ИИ. Команда Casper как раз умеет доводить внедрение до конца на стороне клиента - собирает внутренние датасеты, стыкует модели с существующей ИТ-инфраструктурой и встраивает Claude в рабочие процессы. theinformation.com ✔️ Generalist AI показала робота, который учится новому по видео Стартап представил модель GEN-1.5 с обучением в контексте. Чтобы освоить новый навык, в контекстное окно подается видео на 3-12 секунд, и оно работает как промпт. На простых задачах (открыть банку или вытащить купюру) модель справляется в 59% случаев. Если все же дообучить - показатель поднимается до 83%. Претрейн занял восемь месяцев на датасетах физических взаимодействий. GEN-1.5 умеет сцеплять два промпта в последовательность, учиться на демонстрациях из симуляции и повторять моторику человеческих рук. generalistai.com ✔️ В Adobe Firefly добавили генерацию музыки, речи и звуковых эффектов Generate Music собирает фоновые треки, Generate Speech озвучивает текст, Generate Sound Effects делает эффекты под конкретную сцену. Adobe заявляет, что все созданное не требует лицензионных отчислений и годится для коммерческого использования. В платформу завезли Gemini Omni Flash от Google - она работает с видео, аудио, изображениями и текстом. Модель пополнила существующий набор, где уже есть Runway, Luma AI и Kling AI. Заодно у Firefly AI Assistant появился дневной лимит бесплатных генераций.  adobe.com ✔️ ElevenLabs открыла доступ к голосовой модели v3 Conversational Модель сделана для разговора в реальном времени - под телефонных ИИ-агентов и голосовых помощников. Режим Expressive Mode смотрит на контекст диалога и добавляет в речь живые реакции (смех, шепот, вздохи), подбирая их под эмоциональный фон разговора. Отдельно переделали то, как модель общается с собеседником - теперь она подключена к потоковой расшифровке Scribe v2 Realtime и умеет отличает законченную мысль от угуканья в знак согласия. Перебивать человека она стала реже. v3 Conversational знает 70 языков и держит акценты. Работает через API и платформу ElevenAgents, базовая цена - 5 центов за 1000 символов. ElevenLabs в X @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

✔️ Google опять раздает студентам подписку Gemini Студенты вузов могут забрать год платной подписки Google AI бесплатно. Активировать предложение нужно до 31 декабря 2026 года, при регистрации требуется привязать карту, а после окончания года подписка превратится в платную, если её не отменить. В США дают Google AI Pro, которая включает доступ к Gemini Spark, Gemini внутри Gmail и Google Docs, 5 ТБ хранилища и Google Health Premium. За пределами США дают Google AI Plus, в ней доступ к Gemini Omni и 400 ГБ хранилища. В прошлом году, кстати географического разделения не было - всем студентам раздавали AI Pro. Предложение действует более чем в 140 странах, где Google AI Plus вообще доступен, но из него исключены Боливия, Албания, Канада, Макао, Гонконг и Тунис. Вместе с акцией Google выкатывает набор учебных инструментов, включая Deep Research, для всех пользователей приложения Gemini. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

✔️ Хакеры использовали ИИ для атаки на энергетические и государственные системы Тайваня Тайваньское Министерство цифровых технологий и израильская ИБ-компания Dream заявили об атаке, в которой злоумышленники использовали ИИ. Инцидент произошел в июле 2026 года. По их данным, за основу хакеры взяли открытую модель и переделали ее в агента, ведущего атаку самостоятельно. Название модели не сообщается. Часть действий хакеры выполняли сами, а агент, по описанию исследователей, работал не как обычный скрипт, а скорее как слаженная команда специалистов, подхватывая и дополняя ручные действия. Под удар попали Управление по ядерной безопасности и минимум семь энергетических компаний. Всего были скомпрометированы 85 учетных записей сотрудников и похищено больше 2500 записей с кадровыми данными. Затронуты ли технологические системы ядерных объектов или только административный контур, не уточняется. Организаторов власти официально не называют. Эксперты Dream сообщили, что во внутренней переписке злоумышленников встречалось упрощенное китайское письмо, и связывают атаку с КНР. В ответ Тайвань обновил протоколы защиты и усилил мониторинг инфраструктуры. Комментария китайской стороны по поводу инцидента пока нет. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml