Machinelearning - ML и Data Science

✔️ xAI отозвала претензии к Apple, но продолжит судиться с OpenAI xAI и X Corp. подали в федеральный суд Техаса ходатайство об отзыве претензий к Apple. Иск компании Илона Маска подали в августе 2025 года - они обвиняли Apple и OpenAI в сговоре против конкурентов из-за интеграции ChatGPT в Siri и iOS. По версии истцов, другие разработчики чат-ботов лишились равного доступа к аудитории iOS. Условия урегулирования стороны не раскрывают. Претензии к OpenAI остаются в силе - xAI продолжит оспаривать, как компания Сэма Альтмана удерживает монополию на рынке ИИ-ассистентов. bloomberg.com ✔️ Apple начала бета-тест новой Siri Ассистент построен в партнёрстве с Google на семействе Gemini. Часть запросов обрабатывает на устройстве модель AFM Core Advanced, остальные уходят в изолированное облако Apple Private Cloud Compute. Siri считывает контекст с экрана, ищет данные в переписке и выполняет действия в системных и сторонних приложениях. У ассистента появилось отдельное приложение с синхронизацией истории диалогов через iCloud, а сгенерированный контент помечается водяными знаками SynthID. Пока Siri работает только на английском, запуск в Европе и Китае отложен из-за требований регуляторов. Часть облачных функций позже станет платной. apple.com ✔️ Andon Labs представила платформу Pion, где агенты управляют бизнесом Человек задаёт стратегию, а управляющий агент Andonos распределяет задачи между подчинёнными моделями. Им открыт доступ к терминалу, браузеру, корпоративной почте, телефонии и банковским счетам, с клиентами, подрядчиками и сотрудниками агенты общаются сами. По данным компании, Pion уже ведёт продажи и логистику торговых автоматов, управляет магазином в Сан-Франциско, кафе в Стокгольме и стриминговой радиостанцией. Andon Labs называет проект открытым экспериментом - агенты ошибаются, а эти точки убыточны. Pion доступен в превью по списку ожидания, части команд компания обещает гранты на тесты. andonlabs.com ✔️ HardFlow от MIT удерживает генеративные модели в физических ограничениях Метод рассчитан прежде всего на модели flow matching, которые генерируют траектории для роботов. HardFlow подключается к обученной модели на этапе инференса и не требует дообучения. Он опирается на теорию управления - промежуточные состояния модель генерирует свободно, а динамика корректируется так, чтобы итоговая траектория попала в заданные ограничения. По данным авторов, в тестах на навигацию и управление манипуляторами метод во всех случаях выполнил условия безопасности, оптимизировал длину маршрута и не увеличил задержки по сравнению с существующими подходами.  mit.edu ✔️ Reward AI представила перчатку Omnibody Hand и модель управления роботами OM-1 Стартап называет OM-1 политикой, общей для разных роботов. По данным компании, ей хватает меньше 30 минут записей человеческих демонстраций, чтобы освоить новую задачу, в том числе с контактом и длинным горизонтом. Записи собирает перчатка Omnibody Hand с тактильными датчиками, сенсорами приближения и камерами. Электромагнитное позиционирование в ней дополняет визуально-инерциальное и, по оценке Reward AI, на высоких скоростях снижает погрешность на 60%. OM-1 задаёт направление, скорость, силу и моменты ключевых событий, а исполняет команды отдельный слой управления, обученный с подкреплением в симуляции, который сглаживает задержки инференса и компенсирует возмущения. rewardai.com @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

✔️ OpenAI читает переписки пользователей с ChatGPT Издание 404 Media выяснило, что OpenAI нанимает, которые читают диалоги пользователей ChatGPT, чтобы улучшить ответы чат-бота. Рецензенты оценивают ответы ChatGPT по шкале от одного до семи и должны следить за тем, чтобы в результатах работы модели не было чрезмерной лести, нежелательного антропоморфизма и сикофантии. Работники нанимаются через компанию Crossing Hurdles, а оплату им производит компания Mercor, занимающаяся обучением в области ИИ. Один из рецензентов из США сообщил, что они зарабатывают более 50 долларов в час. Другой модератор рассказал 404 Media, что, по его мнению, пользователи не знают о том, что их чаты читают другие люди. Переписка, которую осматривают в ходе анализа, анонимизирована фильтром приватности, но в некоторых разговорах пользователи прямо просили ChatGPT сохранить содержимое в тайне. Эти сообщения тоже были видны проверяющим. Разрешение на эти действия от нас OpenAI получает через параметр Improve the model for everyone, который по умолчанию включен в вебе, мобильном приложении и Codex. Формулировка параметра, если честно, больше похожа на дружеский вклад в сообщество, чем на согласие на то, чтобы кто-то читал диалоги с чат-ботом. Такая расплывчатая фраза хорошо продумана. Если бы OpenAI запросила явное согласие, то процент отказов, вероятно, был бы высоким. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

🎙 Google выпустила Gemini 3.8 Live и Live Extended Thinking Модели поддерживают 97 языков, понимают видео и изображение с камеры, вызывают инструменты без остановки разговора. Extended Thinking рассуждает и говорит одновременно, выполняя сложные задачи в фоне. По данным Google, версия заняла первое место в Speech to Speech Quality Index - 82,6 балла. Цена API за 1 млн токенов для обеих версий: * Аудио: $3 вход / $12 выход. * Текст: $0,75 вход / $4,50 выход. Доступны через Gemini API и AI Studio. Началось внедрение в Search Live, Gemini Live и Workspace. Анонс — Ссылка скрыта Цены — Ссылка скрыта

✔️ IPO OpenAI в 2026 году не будет Сэм Альтман рассказал в интервью Fortune, что сейчас выходить на биржу – неудачный момент из-за ситуации с безопасностью. По словам главы OpenAI, давление со стороны Уолл-стрит несовместимо с контролем за моделями. Создание AGI требует многомесячных аудитов архитектуры и готовности заморозить релизы при выявлении угроз. В статусе публичной компании такие задержки грозят судебными исками от акционеров за упущенную выгоду. Компания продолжит финансировать вычислительные мощности через частные раунды и стратегические партнерства, чтобы сохранить автономию в управлении рисками. fortune.com ✔️ Белый дом отверг идею ограничивать развитие ИИ Президент США отказался вводить ограничения на развитие ИИ, чтобы не уступить лидерство Китаю. По его словам, победитель в технологической гонке определит глобальный баланс сил, а риски катастрофических сценариев преувеличены. Ранее глава Anthropic Дарио Амодей призвал притормозить рост возможностей моделей для создания защитных барьеров. Эту позицию поддержали Сэм Альтман и Илон Маск. Дискуссия развернулась на фоне ухода исследователя Джейкоба Коксона и попыток Конгресса США законодательно закрепить контроль человека над ИИ-системами. В Белом дом считают, что ИИ-компании должны сами определять темпы прогресса. Они могут внедрять внутренние протоколы безопасности без государственного регулирования и политического давления. ft.com ✔️ Anthropic собрала версию Claude для для финансовых консультантов Claude for Financial Advisors — специализированный продукт для инвестиционных управляющих и финансовых консалтинговых агентств. Система автоматизирует агрегацию рыночных сводок, подготовку инвестиционных предложений и отчетности для клиентов. Модель извлекает данные из неструктурированных PDF-документов и интегрируется с профильными CRM-платформами и системами учета портфелей через API. Продукт соответствует требованиям регуляторов, включая нормы FINRA и SEC. Сессии аудируются в изолированном корпоративном контуре с расширенным контролем доступа. claude.com ✔️ ARC Prize анонсировала концепцию ARC-AGI-4 Некоммерческая организация анонсировала концепцию четвёртого поколения тестов для оценки способностей ИИ к автономным научным открытиям и генерации гипотез. Предыдущие версии теста проверяли логическое абстрагирование. ARC-AGI-4 сфокусируется на умении моделей исследовать предметные области без подсказок человека. Пул задач, правила скоринга и дату релиза объявят позже. Сложность следующей версии бенчмарка повысили из-за роста показателей моделей. По данным ARC Prize, на старте ARC-AGI-3 модели набирали 0,51%, а GPT-6 Astra показала 62,7% в стандартизированной среде и 99,9% в среде самой OpenAI. ARC Prize в X ✔️ ElevenLabs обновила генератор музыки до версии 2.5 Сервис генерации музыки ElevenMusic получил новую модель Music v2.5, которая теперь подключена по умолчанию. Вместе с этим стало возможным коммерческое использование сгенерированных треков на бесплатном тарифе. Music v2.5 генерирует более реалистичные инструменты, сложные аранжировки и естественные мелодии. Во внутренних тестах модель превзошла прошлую версию в роке, метале, хип-хопе, соуле и оркестровой музыке. Предыдущая версия v2 остается доступной в интерфейсе. По новым правилам в бесплатной версии доступно скачивание до пяти треков в день. Для коммерческого использования обязательна маркировка. В Pro-плане доступно 400 скачиваний в месяц без атрибуции и с правом публикации на стриминговых площадках. Коммерческие права сохраняются после отмены подписки. Скачивание каверов и адаптаций чужих композиций заблокировано. elevenmusic.io @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

🙂 Ян Лекун: Дарио Амодей считал GPT-2 опасной На волне тряски публичных заявлений главы Anthropic о необходимости замедления разработки новых моделей, лауреат премии Тьюринга, Ян Лекун, раскопал записи, относящиеся к 2019 году, когда речь шла о GPT-2, чтобы высмеять Амодея. Лекун утверждает, что когда Дарио работал в OpenAI, он считал её настолько опасной, что не следовало выкладывать в опенсорс. "Я тогда ещё высмеял его, и теперь все должны продолжать высмеивать", - написал Лекун. В 2019 году OpenAI действительно не сразу выпустила полную версию GPT-2 из-за опасений злоупотреблений, а сначала предложила небольшую модель. В то время Дарио занимал должность руководителя отдела исследований в OpenAI. Через 9 месяцев OpenAI все же открыла полную версию, заявив, что убедительных доказательства серьезных злоупотреблений у неё не обнаружено. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

📌Градация самосовершенствования ИИ по пяти уровням Топовые китайские ИИ-лабы выпустили совместный обзор о рекурсивном самосовершенствовании ИИ (RSI) под названием «The Last AI Built by Humans». RSI - это когда система сама превращает опыт в постоянные изменения себя и заодно меняет то, как будет улучшаться дальше. Авторы разобрали 491 работу (статьи, техотчёты, блоги и системы) и разложили их по пяти уровням автономии, используя критерий, какие решения об улучшении отданы ИИ. 🟠L1. Люди задают, что улучшать, как и что считать успехом, а ИИ всё это выполняет. 🟠L2. Цель и оценка зафиксированы извне, но ИИ сам находит слабые места и выбирает, как их чинить. 🟠L3. ИИ вдобавок решает, какой опыт ему нужен для следующего круга. 🟢L4. Система меняет память, навыки, код или харнесс по обратной связи из реальной эксплуатации, и правки переносятся на следующие задачи. 🟢L5. Правке подлежит сам механизм улучшения - генератор кандидатов, оценщик, стратегия исследований. Изменённый механизм наследует следующее поколение. Последний, L5, делится на два подуровня. Первый указывает на то, что изменённый механизм улучшения правда работает на следующем цикле. Второй строже - он выдаёт преемника сильнее прежнего при тех же ресурсах и по независимой проверке. До L5 дошли 29 работ из 491 (5,9%), до L4 – 28 (5,7%), до L3 – 64 (13%). Три четверти остались на L1 (215 работ, 43,8%) и L2 (155, 31,6%). У тех 29 работ, которым присудили L5, авторы не увидели устойчивого роста от поколения к поколению. Существующие продукты крупных лабораторий в основном получили L1–L2 - это интерн-исследователь OpenAI, Automated Weak-to-Strong Researcher Anthropic и DeepSeek R1 – L2, Kimi K3 и Qwen-Agent – L1–L2. Выше L2 поднялись самообучающиеся налоговые агенты OpenAI (кандидат на L4), Signals от Factory (L4), Darwin Gödel Machine и AI Scientist от Sakana AI, AIDE2 от Weco AI – кандидаты на L5. Дорожная карта Anthropic When AI builds itself помечена L5 только как цель. @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #RSI #Research

💰 FT: акции компаний, связанных с ИИ, просели после того, как крупнейшие frontier-лаборатории публично заговорили о замедлении роста возможностей моделей. OpenAI и Anthropic заявили, что темпы улучшения frontier-моделей стоит снизить, чтобы меры безопасности успевали за развитием технологий. Текущие оценки многих AI-компаний и поставщиков инфраструктуры строятся на предположении, что расходы на вычисления продолжат расти очень высокими темпами. Теперь safety-дискуссия впервые начинает напрямую влиять на ожидания инвесторов. Ссылка скрыта @ai_machinelearning_big_data #Anthropic #ai #ml

Хакатон на космических данных. Санкт-Петербург, Красноярск или онлайн из любой точки страны. Стартуем 18 сентября. За выходные участники доводят одну из задач до рабочего решения. Санкт-Петербург. К 2035 году над Землёй должен работать топливный узел, у которого заправляются корабли, и откуда он будет получать топливо - с Земли, с Луны или из резерва - пока не решил никто. Команде предстоит собрать схему поставок, посчитать резервы и решить, во что вкладываться сразу. Призовой фонд 1,2 млн ₽. Красноярск. Спутник видит горящий лес раньше любого наземного поста, но вместе с пожаром ловит нагретые крыши, факелы на месторождениях и блики на воде. Команде предстоит научить сервис отличать настоящий очаг от шума, обвести гарь и выдать площадь в гектарах. Призовой фонд 600 тыс. ₽. Лучшие забирают приз на площадке и билет в московский финал 25–27 сентября, где разыграют ещё 2,4 млн рублей. Команда 3–5 человек, недостающих можно найти на платформе. Регистрация по ссылке космохакатон.рф

🐠Sakana AI представила PC-ALM - метод обучения глубоких нейросетей без классического обратного распространения ошибки. Главный результат: PC-ALM смог обучать нейросети глубиной до 1000 слоёв, используя только локальные взаимодействия между соседними слоями. Обычное глубокое обучение почти полностью опирается на backpropagation: ошибка считается на выходе сети, после чего градиенты передаются назад через все слои. PC-ALM работает иначе. Каждый слой рассматривается как локальная динамическая система, которая пытается уменьшить собственную ошибку предсказания. Вместо глобального прохода градиента используются: - локальные ошибки предсказания - множители Лагранжа - расширенный лагранжиан - локальная динамика состояний - PI-регуляция внутри каждого слоя Метод вырос из predictive coding — подхода, популярного в NeuroAI. В predictive coding каждый слой постепенно корректирует своё состояние так, чтобы уменьшать рассогласование с соседними слоями. Проблема в том, что в очень глубоких сетях такие сигналы плохо распространяются: информация об ошибке с выхода сети затухает раньше, чем достигает внутренних слоёв. PC-ALM добавляет специальные двойственные переменные — по сути дополнительные нейроны, представляющие множители Лагранжа. Они помогают передавать сигнал ошибки через большое число слоёв. Авторы связывают этот подход с классической работой Яна Лекуна 1988 года, где множители Лагранжа для многослойной сети можно связать с градиентами функции потерь. В результате получается обучение, где глобальная задача оптимизации раскладывается на множество локальных динамических процессов. Особенно хорошо PC-ALM показал себя на очень глубоких и узких сетях, где обычный predictive coding начинает ломаться. Помимо NeuroAI, подход может быть интересен для нейроморфного железа: там локальные вычисления и физическая динамика потенциально дешевле классического backpropagation на GPU. Блог: Ссылка скрыта Статья: Ссылка скрыта Код: Ссылка скрыта