⚡️ Трюк с таймингом снижает энергопотребление при обучении LLM до 14%

Исследователи обнаружили простой, но эффективный метод сокращения энергозатрат на тренировку больших языковых моделей — корректировка тактовой частоты GPU. Эксперименты показали, что оптимизация момента переключения частот позволяет экономить до 14% энергии без потери производительности.

Суть метода заключается в тонкой настройке clock frequency графических процессоров во время различных фаз обучения. Вместо постоянной работы на максимальной частоте система динамически подстраивает её под текущую вычислительную нагрузку, избегая избыточного энергопотребления в менее интенсивные моменты. Техника не требует дополнительного оборудования и может быть внедрена программно.

Для индустрии, где обучение одной крупной модели может стоить миллионы долларов и потреблять мегаватты электроэнергии, даже 10-процентная экономия означает существенное снижение как операционных расходов, так и углеродного следа. Метод особенно актуален для дата-центров, работающих на пределе энергетических мощностей.

#Lifehack #Tech #LLM #GPU #Energy #AI #Optimisation

1⃣ Китай запустил первый в мире подводный дата-центр на ветряной энергии

Китай ввёл в эксплуатацию первый в мире подводный центр обработки данных, работающий исключительно на энергии ветра. Проект, расположенный у побережья провинции Хайнань, имеет начальную мощность 24 мегаватта и использует морскую воду в качестве естественной системы охлаждения.

Инновационная конструкция дата-центра позволяет значительно снизить энергопотребление по сравнению с традиционными наземными ЦОДами. За счёт размещения под водой отпадает необходимость в дорогостоящих системах кондиционирования — тепло от серверов эффективно рассеивается в окружающую среду. Ветряные турбины обеспечивают полную автономность объекта.

По заявлению операторов, подводный ЦОД способен обрабатывать данные с высокой скоростью и минимальной задержкой, что критически важно для задач ИИ и облачных вычислений. Проект рассматривается как шаг к экологичным центрам обработки данных будущего.

#AI #DataCenters #WindEnergy #Progress #Ecology

🤩 Warner Music приобретает стартап по атрибуции ИИ Sureel AI

Warner Music Group (WMG) объявила о покупке стартапа Sureel AI, разрабатывающего технологию «AI DNA» для музыкальных треков. Решение Sureel раскладывает композиции на составные части и отслеживает, как ИИ-модели используют эти элементы при генерации контента или обучении.

С помощью этой технологии WMG планирует лучше контролировать использование голосов, образов и стилей своих артистов в AI-генерациях. «Sureel усиливает наши возможности по защите, контролю и монетизации, гарантируя, что творческое сообщество сохраняет контроль над своей интеллектуальной собственностью», — заявил CEO WMG Роберт Кинкл. Финансовые условия сделки не раскрываются.

Основанный в 2022 году, Sureel также предлагает аудит происхождения контента, оптимизацию моделей и AI-бизнес-аналитику. Стартап продолжит работу как самостоятельная платформа для всей музыкальной и AI-экосистемы. Примечательно, что WMG ранее судилась с AI-стартапом Suno, но в прошлом году заключила с ним лицензионное соглашение.

#Business #WarnerMusic #AI #Music #Media #SureelAI

📺 Amazon берёт $17,5 млрд в кредит у банков на фоне гонки ИИ-расходов

Компания Amazon привлекла новый крупный кредит в размере $17,5 млрд от синдиката банков, сообщает TechCrunch. Это произошло сразу после размещения облигаций — корпорация продолжает наращивать долговую нагрузку для финансирования масштабных инвестиций в искусственный интеллект и облачную инфраструктуру.

По данным источников, средства пойдут на строительство дата-центров, закупку GPU-кластеров и развитие AWS AI-сервисов. Amazon — не единственная: Microsoft, Google и Meta также активно занимают средства, чтобы не отстать в ИИ-гонке. Общий объём капитальных затрат «большой четвёрки» на ИИ в 2026 году, по оценкам аналитиков, превысит $250 млрд.

#Business #Amazon #AI #Investing #CloudComputing #DataCenters

🔋 Google DeepMind выпустила DiffusionGemma — модель для локального AI с ускорением в 4 раза

Исследовательское подразделение Google представило DiffusionGemma — открытую диффузионную языковую модель, которая работает на локальном устройстве в 4 раза быстрее традиционных трансформеров. В отличие от классических LLM, DiffusionGemma генерирует текст не последовательно (токен за токеном), а итеративно, приближаясь к финальному результату за меньшее число шагов.

Модель построена на архитектуре диффузии, ранее применявшейся в генерации изображений (Stable Diffusion, DALL-E), но адаптированной для текста. Такой подход позволяет распараллеливать вычисления и значительно сокращает время инференса на CPU и GPU среднего класса. Веса модели опубликованы в открытом доступе, что даёт разработчикам возможность запускать её локально без обращения к облачным API.

Практическое значение: DiffusionGemma подходит для приложений, где критична скорость ответа и конфиденциальность данных — чат-боты на устройстве, автодополнение кода, офлайн-перевод. Это шаг к демократизации AI: мощная генеративная модель, работающая на обычном ноутбуке, а не в дата-центре.

#AI #LLM #GoogleDeepMind #DiffusionGemma #OpenModel #Diffusion

💵Компании тратят $7 500 на сотрудника в месяц на ИИ

Согласно отчёту Ramp AI Index, компании, наиболее активно внедряющие искусственный интеллект, тратят около $7 500 в месяц на одного сотрудника на ИИ-инструменты и вычислительные мощности. Эта сумма пока не превышает зарплату инженера, но тренд очевиден: расходы на AI стремительно растут.

Недавно топ-менеджер Nvidia заявил, что стоимость вычислений уже превышает зарплаты его сотрудников. А CEO стартапа Mercor сообщил, что компания тратит больше на токены для внутренних AI-агентов, чем на фонд оплаты труда. Предприятия буквально «сжигают» бюджеты на токены, пытаясь масштабировать использование больших языковых моделей и автоматизировать рабочий процесс.

Эксперты отмечают, что такая динамика ставит перед бизнесом новый вопрос: не приведёт ли тотальное внедрение AI к тому, что затраты на «цифровых сотрудников» превысят расходы на живых людей? Пока это скорее исключение, но индекс Ramp показывает, что разрыв сокращается.

#Business #AI #Price #Economy #Tokens #Salary

🤖 Atomicwork запускает управляемый ИИ-персонал для корпоративного IT

Atomicwork представила первую управляемую ИИ-рабочую силу для корпоративных IT-отделов. Платформа позволяет компаниям развертывать специализированных ИИ-агентов, которые автоматизируют рутинные задачи поддержки, такие как сброс паролей, управление инцидентами и обработка запросов на доступ. Система включает встроенные механизмы контроля, обеспечивающие соблюдение корпоративных политик и нормативных требований.

Решение интегрируется с существующими IT-инструментами, включая ServiceNow, Jira и Slack, и предоставляет единую панель управления для мониторинга производительности агентов. Atomicwork утверждает, что внедрение ИИ-персонала позволяет сократить время обработки запросов до 80% и снизить нагрузку на живых специалистов поддержки. Платформа уже используется несколькими крупными корпорациями в пилотном режиме.

#Ai #IT #Automation #Enterprise #Agents

💻 Стартап за миллиард бросает вызов NVIDIA в AI-вычислениях

Стартап, оцениваемый в миллиард долларов, разрабатывает альтернативу решениям NVIDIA для AI-вычислений. Компания фокусируется на создании специализированных чипов и программного обеспечения, которые могут конкурировать с доминирующими на рынке графическими процессорами NVIDIA. Основная цель - предложить более эффективные и доступные варианты для обучения и запуска AI-моделей.

Разработка включает в себя аппаратные ускорители, оптимизированные под конкретные задачи машинного обучения, а также программный стек, который позволяет разработчикам легко мигрировать с экосистемы NVIDIA. Стартап уже привлек значительные инвестиции от венчурных фондов, что свидетельствует о высоком интересе к диверсификации рынка AI-чипов. Точные технические характеристики и дата выхода продукта пока не раскрываются.

#Ai #Tech #Business #Startup #Hardware

👍OpenAI поддержал европейский Кодекс прозрачности AI-контента

OpenAI объявил о поддержке Кодекса практик прозрачности AI-генерированного контента, опубликованного Еврокомиссией. Документ является частью реализации EU AI Act и направлен на создание более прозрачной цифровой экосистемы. Компания участвовала в разработке кодекса вместе с сотнями других стейкхолдеров.

OpenAI использует многоуровневый подход к подтверждению происхождения контента. С 2024 года компания добавляет метаданные C2PA к изображениям DALL-E 3, а также внедряет водяные знаки SynthID для изображений, созданных в ChatGPT, Codex и API. Доступен публичный инструмент верификации на openai.com/verify. В 2025 году OpenAI первой среди американских компаний подписала EU General-Purpose AI Code of Practice.

Прозрачность происхождения контента помогает бороться с дезинформацией и защищать целостность выборов. Однако метаданные могут теряться при загрузке, конвертации или скриншотах, поэтому компания продолжает развивать методы маркировки и сотрудничать с альянсами вроде C2PA.

#AI #OpenAI #EUAI #Transparency #Media #C2PA

🔽 Джереми Ховард: «Простое решение для замедления рекурсивного самоулучшения ИИ»

Исследователь и сооснователь Джереми Ховард предложил неожиданный механизм контроля за развитием frontier-моделей. По его логике, лаборатория, создавшая самую мощную модель, должна добровольно отказаться от её использования для дальнейших исследований в области передового ИИ — при этом все остальные получают к ней доступ.

«По определению, это означает, что frontier не продвигается. Это также даёт критическое преимущество — избегает опасного дисбаланса сил», — пишет Ховард. Он отмечает, что Anthropic выбрала противоположный путь: текущий лидер использует свою топ-модель для исследований frontier, одновременно саботируя попытки других.

Ховард подчёркивает, что лично он выступает за открытость и демократизацию ИИ, а не за замедление. Но если кто-то утверждает, что прогресс нужно тормозить, будучи владельцем лучшей модели, — его организация первой должна отказаться от её использования в frontier-исследованиях.

#AI #Security #Regulations #Anthropic #FastAI

🤖 Bugbot от Cursor стал в 3 раза быстрее, на 22% дешевле и находит на 10% больше багов

Команда Cursor выпустила крупное обновление Bugbot — AI-агента для автоматического ревью кода. После апдейта инструмент работает более чем в 3 раза быстрее, стоит на 22% меньше за сессию и обнаруживает на 10% больше ошибок на каждое ревью. 90% запусков Bugbot теперь завершаются менее чем за три минуты.

Ускорение и снижение стоимости стали возможны благодаря оптимизации инфраструктуры и прогрессу в обучении модели Composer 2.5, которая теперь используется в Bugbot. Если организация отключила Composer 2.5, агент автоматически переключается на следующую доступную модель — производительность в этом случае может отличаться.

Ключевое нововведение — возможность запускать Bugbot и Security Review через команду /review до пуша кода. Это позволяет находить и исправлять проблемы на этапе разработки, а не после открытия PR. /review также синхронизируется с Bugbot на GitHub и GitLab: если вы уже проверили дифф через Cursor, при открытии PR система распознаёт его и оставляет комментарий, не запуская повторное ревью. Кроме того, появилась опция проверять только новые изменения в PR, а не весь код целиком — это сокращает шум и фокусирует внимание на свежих правках.

#AI #Cursor #Bugbot #Development #CodeReview

💳 Visa подключила ChatGPT к своей платёжной инфраструктуре — ИИ-агенты теперь могут покупать товары в розницу

Visa интегрировала свою платёжную систему с ChatGPT, позволив ИИ-агентам самостоятельно рекомендовать товары и проводить финансовые транзакции. Это устраняет человека из финальных стадий розничной покупки: агент обрабатывает запрос, оценивает каталоги продавцов и завершает checkout через платёжные рельсы Visa.

Раньше подобные интеграции работали только в рамках одного магазина — ритейлеры создавали проприетарных чат-ботов, ограниченных собственным ассортиментом. Visa обходит эту архитектуру, соединяя возможности open-web reasoning LLM с универсальной платёжной сетью. Пользователь просто даёт команду купить товар, а модель сама выбирает продавца, сравнивает продукты и проводит оплату.

Для бизнеса это означает, что транзакции всё чаще будут проходить без того, чтобы человек видел сайт магазина, рекламу или email-рассылку. ИИ-агенты работают на чистом анализе данных: технические характеристики, агрегированные рейтинги и цены. Визуальный мерчандайзинг и интерфейс не влияют на выбор. Ритейлерам придётся переходить на machine-readable инвентарь и структурированные фиды — SEO превращается в LMO (Language Model Optimization). Без качественных метаданных товары станут невидимы для агентов.

Visa решает проблему безопасности через программную токенизацию: пользователь предварительно задаёт лимиты, а при покупке LLM генерирует одноразовый токен через Visa Network. Транзакция проходит как обычный платёж с цифрового кошелька, но без визуального интерфейса.

#AI #Business #Payment #Visa #Agent #LLM

🔋 Google DeepMind выделяет $10 млн на изучение рисков массового взаимодействия AI-агентов

Исследовательское подразделение Google объявило о запуске программы финансирования в размере $10 млн для изучения поведения мультиагентных систем. Партнерами выступили фонд Schmidt Sciences, британское агентство ARIA, фонд Cooperative AI и благотворительное подразделение Google.org. Цель — предотвратить опасные сценарии, когда миллионы AI-агентов начнут взаимодействовать друг с другом в реальной экономике.

По словам представителей DeepMind, текущих исследований в области безопасности мультиагентных систем практически не существует. Ученые планируют запускать симуляции в изолированных средах (sandbox), чтобы изучать коллективное поведение агентов. Основные риски включают суперверсии существующих киберугроз: промпт-инъекции, превращающие агента в самоуправляемое вредоносное ПО, автоматизированные схемы мошенничества и кибератаки. В DeepMind считают, что AGI может возникнуть не из одной сверхразумной модели, а из «роевого интеллекта» множества взаимодействующих агентов.

Ранее Anthropic опубликовала рекомендации по развертыванию AI-агентов на основе модели zero trust, предполагающей, что любой агент может быть скомпрометирован. Эксперты по кибербезопасности подчеркивают: традиционные подходы к защите неприменимы, так как агенты способны рассуждать, импровизировать и могут быть перехвачены одной вредоносной инструкцией в документе.

#AI #Security #MultiAgent #GoogleDeepMind #CybertThreats

❓ Xebia: почему AI-агенты терпят неудачу без правильной основы данных

Если вы помогаете компании внедрять AI-агентов, начинать нужно с фундамента — подготовки данных. Niels Zeilemaker, глобальный CTO Xebia, объясняет: можно построить лучшего агента, но без качественной основы он не найдёт нужные данные, misinterpret их или соединит то, что соединять нельзя. И это не ошибка агента — это ошибка фундамента.

Особое внимание стоит уделить каталогизации данных. Для человека в каталоге всегда есть запасной вариант — позвонить коллеге и уточнить. У агентов такой возможности нет: они полагаются только на описание в каталоге. Если описание неверно — агенты не справятся.

Xebia предлагает Agentic Data Foundation (ADF) — платформу, которая расширяет data-инфраструктуру для размещения агентов и их использования как в клиентских, так и во внутренних процессах. Компания также развивает Xebia ACE: AI-Native Software Engineering — фреймворк, встраивающий AI в полный цикл разработки ПО. По заявлению Xebia, это ускоряет delivery до 40% и снижает затраты на legacy-трансформацию до 70%.

#AI #DataFoundation #AgenticAI #Xebia #EnterpriseAI

😭 Microsoft ограничивает использование Claude Fable для сотрудников из-за политики хранения данных

Anthropic выпустила Claude Fable — свою первую модель класса Mythos — и это уже вызвало беспокойство внутри Microsoft. По данным источников, Microsoft ограничивает использование Claude Fable 5 для сотрудников из-за новых требований Anthropic к хранению данных.

Хотя Microsoft быстро развернула Claude Fable 5 для пользователей GitHub Copilot и Foundry, модель недоступна в панели выбора, которую сотрудники используют для внутренних версий GitHub Copilot. Все остальные модели Claude по-прежнему доступны внутри Microsoft, так как они работают по правилам Zero Data Retention (ZDR).

#AI #Business #Microsoft #Claude #Anthropic #Security

💵 Prometheus Джеффа Безоса привлёк $12 млрд на создание «искусственного общего инженера»

Физический AI-стартап Prometheus, основанный при поддержке Джеффа Безоса, закрыл раунд финансирования на $12 млрд. Компания нацелена на разработку «искусственного общего инженера» — системы, способной автоматизировать сложные инженерные задачи в реальном мире, включая проектирование тяжёлой техники и разработку лекарств. Оценка стартапа после раунда достигла $41 млрд.

Prometheus позиционирует себя как мост между цифровыми AI-моделями и физическим производством. В отличие от традиционных LLM, их система обучается взаимодействовать с трёхмерными объектами, CAD-моделями и лабораторным оборудованием. Ключевые направления — автоматизация циклов «проектирование-тестирование-доработка» в машиностроении и ускорение доклинических испытаний в фармацевтике.

Для разработчиков и инженеров это означает появление инструмента, способного автономно генерировать и оптимизировать чертежи, подбирать материалы и симулировать физические процессы. Стартап уже сотрудничает с несколькими промышленными гигантами, тестируя систему на реальных задачах — от проектирования турбин до синтеза новых молекул.

#Business #Prometheus #PhysicalAI #Engineering #Pharmacy #Startup