🤖 Xiaomi-Robotics-U0-4B: генерация сцен для обучения роботов

Xiaomi представила модель на 4 млрд параметров, которая создаёт и редактирует сцены с роботами по текстовым инструкциям и изображениям.

Можно менять объекты, их расположение, конструкцию робота и ракурсы камер, сохраняя структуру задачи и согласованность изображений с разных точек обзора. Также поддерживается генерация изображений по тексту.

Практическое применение - создание разнообразных обучающих данных, чтобы робот справлялся с незнакомой обстановкой.

В исследовании полная U0 на 38 млрд параметров заняла первое место в World Arena в категории генерации видео для робототехники. Использование сгенерированных данных повысило успешность π0.5 на реальных задачах вне обучающего распределения с 36,9% до 63,2%. Эти результаты относятся к полной системе.

Для U0-4B заявлены Apache 2.0, код инференса и интерфейс Gradio.

Модель - https://modelscope.ai/models/XiaomiRobotics/Xiaomi-Robotics-U0-4B

Статья - https://arxiv.org/abs/2607.11643

🚨 Слухи: OpenAI решила гипотезу Ходжа

В соцсетях обсуждают возможное решение ещё одной задачи тысячелетия. Параллельно распространяются заявления, что OpenAI или Anthropic близки к доказательству гипотезы Бёрча - Свиннертона-Дайера.

За решение каждой предусмотрена премия $1 млн.

Но публичных доказательств и официальных подтверждений этих сообщений найти не удалось. На сайте Института Клэя гипотеза Ходжа по-прежнему имеет статус нерешённой.

Если результаты подтвердятся, это станет крупным достижением ИИ в математике. Пока заявления об AGI и гонке за решениями перед IPO остаются интерпретациями авторов слухов.

Статус гипотезы Ходжа - https://www.claymath.org/millennium/hodge-conjecture/

Unity подключила Claude Code, Codex и Grok к разработке игр 🎮

Компания опубликовала официальный плагин с 31 готовым скиллом для Unity 6+.

Агенту можно поручить конкретную задачу обычным текстом:

* создать экран настроек
* подключить внутриигровые покупки
* настроить физику или навигацию
* собрать мультиплеер и голосовой чат
* исправить проблемы со спрайтами
* настроить звук, локализацию, шейдеры и URP

Агент определяет нужную область Unity и загружает соответствующие инструкции. Плагин поддерживает Claude Code, Codex и Grok, устанавливается через их CLI и не содержит MCP-серверов или хуков.

Репозиторий и команды установки - https://github.com/Unity-Technologies/unity-agent-plugin#install

🐟 Sakana AI представила Fugu Max и Fugu Ultra v2 - обновление системы оркестрации AI-агентов

Fugu распределяет задачи между несколькими моделями, подбирая подходящую по возможностям и стоимости.

Fugu Max использует расширенный набор моделей с открытыми весами и специализированных моделей, включая NVIDIA Nemotron. По заявлению Sakana, система приближается к ведущим моделям по качеству при стоимости в 2–6 раз ниже.

Fugu Ultra v2 ориентирована на максимальное качество. По данным компании:

* опережает Opus 5 и Fable 5 на Chartography
* на DeepSWE превосходит модели, у которых цена за токен в 3–5 раз выше
* при этом Fable 5, Fable 5.1 и GPT-6-Astra не входят в её набор агентов

Модели внутри системы можно заменять. Такая архитектура рассчитана на снижение зависимости от отдельных поставщиков и сохранение работы при изменениях доступности API.

[Попробовать Fugu - https://sakana.ai/fugu

Анонс Sakana AI - https://sakana.ai/fugu-max-release/

Time to cook

👁 Исследователи DeepMind, Гарварда и Стэнфорда обсуждают путь к AGI через зрение

В статье Visual General Intelligence авторы предлагают развивать ИИ, который учится на изображениях, видео, трёхмерной геометрии и взаимодействии с окружающей средой.

Такая система должна уметь:

* строить модель мира — понимать объекты, пространство и связи между ними;
* запоминать изменения — сохранять представление о происходящем между наблюдениями;
* предсказывать последствия действий и учитывать скрытые части сцены;
* собирать недостающую информацию — выбирать, куда посмотреть перед действием;
* учиться на новом опыте, обновляя накопленные знания.

Среди возможных компонентов — генерация видео, реконструкция сцен, долговременная память, непрерывное обучение и робототехника.

Оценивать такие системы авторы предлагают по способности предсказывать, адаптироваться и действовать в незнакомой среде. Ответов на вопросы по картинкам и реалистичного видео для этого недостаточно.

Работа объединяет несколько исследовательских подходов. Готовой архитектуры AGI в ней пока нет.

Статья - https://arxiv.org/abs/2608.25924

🚨 Илья Суцкевер предупредил о слабом месте AI-инфраструктуры — neocloud-провайдерах

Его тезис простой: если мощный автономный агент когда-нибудь выйдет из-под контроля, ему понадобится больше compute, чтобы запускать новые копии себя. И одной из первых целей могут стать плохо защищённые GPU-кластеры.

Это уже не чистая теория.

В мае 2026 года Palisade Research показала в контролируемом эксперименте, что LLM-агент способен:

- найти уязвимый сервер
- получить доступ и извлечь credentials
- перенести свои weights и harness
- поднять inference server
- запустить новую копию себя
- повторить цепочку на следующей машине

Успех был ограниченным и тесты проходили на специально подготовленной инфраструктуре, но сам сценарий оказался технически реализуемым.

Отдельная проблема — устройство рынка neocloud. SemiAnalysis при тестировании провайдеров обнаружила конфигурации, где через monitoring можно было видеть не только клиентов, но и tenants of tenants — пользователей реселлеров, работающих на чужих GPU.

Чем длиннее такая цепочка:

GPU provider → reseller → sub-reseller → workload

тем сложнее быстро понять, кому на самом деле принадлежит подозрительная нагрузка и где её отключать.

Именно поэтому Суцкевер призывает neocloud-компании резко усиливать cybersecurity, пока автономные агенты не стали достаточно сильными, чтобы использовать слабую инфраструктуру как источник собственного compute.

🚨 В сети разгоняется слух, что Google DeepMind могла приблизиться к RSI - recursive self-improvement

Пока это не подтверждённый факт, но контекст выглядит всё интереснее.

Что известно:

- Google перевела Демиса Хассабиса из операционного управления DeepMind в роль chief scientist Alphabet, чтобы он мог сильнее сфокусироваться на фундаментальных исследованиях AGI.
-
- Сергей Брин в последние месяцы лично давит на DeepMind и команду Gemini, требуя ускорить развитие моделей и сократить отставание от OpenAI и Anthropic.

- - RSI всё чаще обсуждают как следующий этап AI-гонки: система улучшает не только ответы, но и собственные исследовательские процессы, инструменты, harness и следующие поколения моделей.

Именно поэтому любые намёки из окружения Google сейчас воспринимаются особенно серьёзно.

https://x.com/Machinelearrn/status/2098732367066136688

Страшно

🚨 Ларри Эллисон внезапно отменил продажу акций Oracle на сумму до $7,5 млрд

План предусматривал продажу до 50 млн акций Oracle до 24 октября. Но уже через день после его раскрытия Эллисон полностью его отменил.

Oracle отдельно уточнила:

- по этому плану не было продано ни одной акции
- у Эллисона сейчас нет других планов по продаже акций Oracle
- причину резкой отмены компания не назвала

Эллисон остаётся крупнейшим акционером Oracle, владея более чем 38% компании.

На фоне падения акций Oracle примерно на 23% с начала года такой разворот выглядит особенно интересно.

https://www.wsj.com/business/larry-ellison-scraps-plan-to-sell-up-to-7-5-billion-worth-of-oracle-stock-9f41edd2

🔥 Хочешь расти в IT быстрее остальных? Перестань учиться в одиночку

Можно годами смотреть курсы, читать документацию и всё равно топтаться на месте.

А можно попасть в правильное окружение, где каждый день обсуждают новые инструменты, вакансии, реальные кейсы, ошибки и то, что уже завтра станет стандартом.

Здесь собраны папки и каналы по разным направлениям IT, чтобы ты быстрее находил нужных людей, идеи и полезный контент - без бесконечного поиска.

AI: t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Хакинг: t.me/linuxkalii
DevOps: t.me/DevOPSitsec
Docker: https://t.me/+90Z5TAyfuNU5YmRi
Golang: t.me/Golang_google
Rust: t.me/rust_code
C++: t.me/cpluspluc
C#: t.me/csharp_ci
Java: t.me/javatg
JavaScript: t.me/javascriptv
React: t.me/react_tg
Frontend: t.me/front
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Базы данных: t.me/sqlhub
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Big Data: t.me/bigdatai
Математика: t.me/data_math
Физика: t.me/fizmat
Kubernetes: t.me/kubernetc
GameDev: https://t.me/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg

Собеседования и карьера:

DS собеседования: t.me/machinelearning_interview
Python собеседования: t.me/python_job_interview

Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка Frontend: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy

Полезное сверху:

ИТ-мемы: t.me/memes_prog
Английский для программистов: t.me/english_forprogrammers
ИИ и технологии: t.me/vistehno
954 ГБ open-source курсов: https://t.me/+rKBQEMccAA01MTcy
ИТ-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy

Max Ai: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data
Max python: https://max.ru/pythonl
ТЕХНО: https://max.ru/vistehno
Max Go: https://max.ru/Golang_google
Max Linux: https://max.ru/linuxkalii
Devops: https://max.ru/DevOPSitsec
C#: https://max.ru/csharp_ci
C++: https://max.ru/cpluspluc
SQL: https://max.ru/sqlhub
Java: https://max.ru/javatg

Подпишись и сохрани, здесь регулярно появляются новые подборки, инструменты и материалы, которые реально помогают расти быстрее.