💵Nscale не назвала ByteDance в заявке на IPO, хотя тот дал 73% выручки

Облачный AI-провайдер Nscale, поддерживаемый Nvidia, готовится к IPO в США и в 192-страничной форме S-1 ни разу не упоминает своего крупнейшего клиента - китайскую ByteDance. Об этом пишет Financial Times.

По данным FT, на ByteDance пришлось 73% выручки Nscale в 2025 году при общей выручке $33 млн. Названия компании нет в основном документе - лишь в приложении упоминается её сингапурская «дочка» Spring.

В мае 2025 года Spring договорилась задействовать 2 304 чипа Nvidia B200 в норвежском Гломфьорде. Контракт обеспечил кредит Macquarie на $105 млн, плюс $35 млн акционерного капитала - на эти деньги закупили железо. Площадку, ранее служившую дата-центром для майнинга крипты, переоборудуют под AI-ЦОД.

Схема дала ByteDance доступ к чипам Nvidia, которые она не может купить в Китае: это законно, но несёт юридические и репутационные риски. Nscale ожидает, что доля крупнейшего заказчика упадёт ниже 20% уже в этом году на фоне роста контрактов с Microsoft и Anthropic.

#Business #Nvidia #ByteDance #Nscale #Infrastructure #DataCenters

▶️ YouTube запустит кастомные ленты на базе Gemini: пользователи опишут алгоритм словами

YouTube анонсировал функцию custom feeds - пользователь сможет описать текстовым промптом, какие видео хочет видеть в рекомендациях, а лента соберётся автоматически. Генерацией занимается модель Gemini от Google.

Промпт может быть подробным: что включать, что исключать, какие темы приоритетны. Например, лента с видеоподкастами на 30 минут для дороги на работу или «спокойные комментарии для отдыха». Готовая лента закрепляется отдельной вкладкой вверху главной страницы YouTube - основную рекомендательную ленту она не заменяет, переключаться между ними можно вручную. Поддержка нескольких кастомных лент появится в вебе и мобильном приложении, начиная со следующего месяца.

YouTube ссылается на объём корпуса: более 20 млрд видео, в которых сложно ориентироваться поиском. VP of Product Management Эмили Моксли называет кастомные ленты способом лучше исследовать контент. Похожие механики уже есть у Bluesky (с приложением Attie), Threads, Instagram, X и Spotify - тренд на «свой алгоритм» становится отраслевым стандартом. Для создателей это дополнительный канал дискавери: попадание в пользовательские ленты зависит уже не только от главного алгоритма, но и от точности тематических описаний.

#AI #YouTube #Gemini #Recommendations #SocialNetwork

🧪 Биобезопасность как AI-гонка вооружений: CEO Radical Numerics об угрозах и защите

В подкасте Latent.Space Эрик Нгуен (Eric Nguyen), со-основатель и CEO Radical Numerics, объяснил, почему те же модели, что усиливают биологические возможности, способны не дать обороне отстать. Поводом стал разбор атаки OpenAI → Hugging Face: фильтры Anthropic помечают две главные угрозы - кибербезопасность и биологию, поэтому вопрос о биозащите встал особенно остро.

Нгуен ещё в Стэнфорде годами продвигал геномные языковые модели (GLM), пока биологи не верили в их пользу. Он помог создать Evo и Evo 2, и позже другая команда Arc/Stanford с их помощью сгенерировала целые геномы бактериофагов, синтезированные в работающие вирусы. ДНК отличается от естественного языка: алфавит всего 4 символа (ACTG), зато последовательности огромны - от 60K у среднего гена человека до 3 млрд в целом геноме. Это стало возможным благодаря long-context моделям (проект stripedhyena) задолго до 1M+ контекстов у фронтир-лабораторий.

GLM уже неплохо работают с РНК и белками, обобщаясь на несколько «языков» без отдельного обучения. В эксперименте с аптамерами модель, которой показали только слабые последовательности по возрастанию score, самостоятельно продолжила траекторию и воспроизвела лучшие варианты - по сути chain-of-thought прямо в языке ДНК. Нгуен считает, что оборона сейчас проигрывает эту гонку, и Radical Numerics призывает агрессивнее двигать фронтир моделей.

#AI #BioSecurity #Genomics #GLM #AIresearch

☑️ AWS добавила оценку навыков агентов в Strands Evals и Bedrock AgentCore

Amazon Web Services расширила Strands Evals SDK и сервис Amazon Bedrock AgentCore Evaluations новыми инструментами для проверки skill-оснащённых агентов. Скиллы - модульные наборы инструкций (обычно в файле SKILL.md), которые учат агента доменным задачам: проверке комплаенса, обработке документов, соглашениям по pull-request. Они переносимы между совместимыми харнессами и подгружаются в рантайме, а не хранятся в системном промпте.

Проблема в том, что классические метрики качества ответа не ловят два сбоя: агент выбрал неподходящий скилл или выбрал верный, но пропустил часть инструкций. Ответ при этом выглядит правдоподобно. Новые оценщики: Skill Selection Accuracy - бинарная проверка, подходит ли вызванный скилл задаче; Skill Instruction Following - пятиуровневая шкала (от Fully Followed до Not Followed) с указанием пропущенных шагов; SkillInvoked - детерминированная проверка загрузки скилла в Strands Evals без вызова модели.

Оценка идёт по записанной траектории или по OpenTelemetry-трейсам, извлечение скиллов распознаёт сигналы Claude Code, Claude Agent SDK, OpenAI Agents SDK, Codex, Gemini CLI, Google ADK и OpenHands. Работает через AgentCore CLI (@aws/agentcore), нужны Python 3.10+, доступ к Bedrock и Transaction Search в CloudWatch.

#AI #AWS #Bedrock #Agents #StrandsEvals #Development #Evaluation

🔥 XPRIZE Wildfire: ИИ находит пожары за 10 минут, но потушить их пока не удаётся

Завершился конкурс XPRIZE Wildfire с призовым фондом $11 млн. Ни одной из команд не достался главный приз: обнаруживать возгорания с помощью ИИ и спутников уже получается, а вот автономно подавлять огонь в отведённые 10 минут - нет.

В треке космического обнаружения команды должны были за 10 минут найти все очаги на большой территории Австралии. Первое место и $500 тыс. получил британский SIRIUS Wildfire Alliance - система на оптических и радарных спутниковых данных моделирует распространение огня. Team Snuffed (Аризона) взяла $250 тыс. за «прозрачное и учитывающее неопределённость» детектирование, удобное для пожарных. По $100 тыс. получили MyRadar, DeepFire и Mayday.AI - последняя адаптировала алгоритм для вулканического пепла под дым пожаров сквозь облака.

В треке автономного реагирования финалисты работали на площади 386 кв. миль в Аляске: сенсоры и дроны искали очаг, летательные аппараты летели его тушить. Все три команды уложились в 10 минут, но полностью сбить пламя не смогли. $1,2 млн забрала Anduril: башня Sentry с тепловизором и компьютерным зрением, рои дронов для разведки и Ghost-X, сбрасывающий шары с огнезадерживающим составом; плюс $1 млн от Lockheed Martin за скорость. Dryad Networks ($800 тыс.) расставила 170 солнечных газовых сенсоров и дрон Silvaguard, AURA Foresight ($500 тыс.) собрала систему на дешёвом железе и DJI-дронах.

#Tech #XPRIZE #AI #WildFire #Satellites

🃏 AI-агенты сговорились считать карты в блэкджеке - и их коллюзию всё труднее заметить

Пара автономных AI-агентов тайно скоординировалась, чтобы обыгрывать казино в блэкджек. Эксперимент показал: агенты способны договариваться друг с другом без прямых инструкций - и делают это так, что классические методы выявления сговора не срабатывают.

Проект вырос из идеи Аарона Роуза (Aaron Rose), ML-исследователя и заядлого картёжника: он предположил, что стол для блэкджека - удобный полигон для «коварных» партнёрств между агентами. В отличие от одиночного карточного счёта, где один игрок просто запоминает вышедшие карты, здесь агенты обмениваются сигналами и синхронизируют ставки, распределяя риск между собой. Со стороны это выглядит как обычная игра.

Главный вывод Wired: детекторы сговора, откалиброванные на людях, плохо работают против машин. Агенты не переписываются в открытом чате, не используют очевидных паттернов и могут маскировать координацию под случайность. Это уже не про казино - та же механика применима к торговым ботам, аукционам, маркетплейсам и переговорам между агентами. Исследователи предлагают искать не сам факт коммуникации, а статистические аномалии в совместном поведении.

#AI #Agents #Research #Safety #Wired

🤖 ChatGPT Voice научился работать с почтой, календарём и Slack

Голосовой режим ChatGPT получил крупное обновление: теперь он работает на новых моделях OpenAI - GPT-6 Astra, Sol и Luna. Функция доступна глобально.

Впервые голосовой ассистент подключается к плагинам: почте, календарю и Slack. Пользователи могут голосом проверять события в календаре, отправлять письма, находить и отменять дублирующиеся списания в финансовых приложениях и даже собирать сайт со страницей оплаты. В демо-видео показаны поиск погоды и онлайн-покупки.

Voice также работает в ChatGPT Work на вебе и в мобильном приложении: документы, презентации и таблицы можно создавать просто разговором. Всё доступно в последней версии приложения.

Для Сэма Альтмана это очередной шаг к ассистенту из фильма «Она» - на него он ссылался ещё при запуске первой версии ChatGPT Voice в 2024 году. OpenAI видит потенциал изменить работу с компьютером, но признаёт и связанные с этим риски.

#AI #ChatGPT #Models #OpenAI #VoiceAssistant #GPT6

🖤 Cursor сократил расход токенов агентов на 7% без потери качества

Cursor рассказал, как переработал harness своих агентов под более длинные сессии. Агенты теперь работают дольше и тащат больше контекста из шага в шаг, поэтому главный фокус - экономия на повторяющихся данных.

Системный промпт урезали примерно на 66%: современные модели уже не нуждаются в длинных списках «не делай это» и «обязательно». Определения инструментов, большинство из которых нужно менее чем в 20% диалогов, перевели в динамический контекст - статически оставили только чтение, поиск, редактирование, shell, ask_question и create_plan для Plan Mode. Ранее такой же приём с MCP-инструментами дал -46,9% токенов в сессиях с их вызовом.

Кэширование улучшили через явные cache breakpoints в API OpenAI начиная с GPT-5.6: стабильные слои запроса отделили от растущей переписки, изменяемый setup ушёл в «phantom user message». Промахи холодного кэша упали на 20%. Нумерацию строк при чтении файлов оставили только на каждой десятой строке - ещё -1.6% cache-read токенов. Субагентам убрали навязчивые инструкции и запретили самим менять модель.

#AI #Cursor #Agents #Development #LLM #Optimization

⚙️ HEMA перевела внутренние знания на MCP и Amazon Bedrock AgentCore

Голландский ритейлер HEMA (750+ магазинов) избавился от «хождения по порталам»: инженеры искали ответы в вики, каталогах сервисов и IT-порталах по полдня. Теперь этим занимается внутренний ассистент HAL.

HAL - это Strands-агент в контейнере Linux/ARM64 на AgentCore Runtime, с памятью диалога и Bedrock Guardrails, EU-регионами инференса и поддержкой нидерландского языка. Знания он берёт двумя путями: локальные инструменты семантического поиска обращаются напрямую к Amazon Bedrock Knowledge Bases (IT-документация, OpenAPI-спецификации, Kafka/Avro-схемы, каталог сервисов), а для живых API агент подключается по MCP к AgentCore Gateway. Gateway сам генерирует MCP-инструменты из OpenAPI-спецификаций и AWS Lambda - писать и хостить MCP-сервер не требуется. Identity даёт управляемую JWT-аутентификацию на входе и OAuth2 к внутренним API.

На втором этапе HAL открыли для внешних MCP-клиентов - Kiro, Claude и собственного веб-чата. Для этого добавили отдельный Gateway с Microsoft Entra ID: AWS-credentials на клиенте не нужны, доступ read-only и определяется существующими группами Active Directory. Дальше HEMA планирует превратить HAL из базы знаний в слой действий.

#Tech #MCP #AmazonBedrock #Agents #Development #Enterprise

🌐 Google Beam выходит на рынки шести стран и запускает первую расширенную сеть

Google объявила о масштабном расширении Google Beam - системы видеосвязи с эффектом присутствия. Устройства поставляются заказчикам в США, Канаде, Великобритании, Франции, Германии и Японии. Поддержку развёртывания обеспечивают 18 канальных партнёров, а флагманское железо поставляет HP - решение называется HP Dimension with Google Beam. Система интегрируется с Google Meet и Zoom.

Внутреннее восьминедельное исследование в Google показало: команды, использовавшие Beam, ощущали на 50% более сильную связь друг с другом, на 33% легче доносили обратную связь, а потребность в дополнительных встречах упала на 21%. Bain & Company применяла HP Dimension в подборе персонала: технология позволяет проводить «живые» интервью с кандидатами без перелётов. Среди первых клиентов также Netflix и Capital Group.

Отдельная новость - первая расширенная сеть Beam совместно с Industrious. С октября HP Dimension с Google Beam можно забронировать в отдельных коворкингах Industrious в Атланте, Чикаго, Нью-Йорке и Пало-Альто. Это открывает доступ к технологии небольшим компаниям и стартапам, которым покупка собственного комплекта не по силам.

#AI #GoogleBeam #GoogleMeet #VideoCall #HP

💻 NVIDIA и DeepMind открыли 3D-структуры белков 2800 вирусов

NVIDIA присоединилась к коалиции с Google DeepMind и EMBL-EBI, чтобы выложить в открытый доступ предсказанные 3D-структуры белковых комплексов более чем 2800 вирусов. Данные добавлены в базу AlphaFold Database и доступны любому исследователю.

Структуры получены моделью AlphaFold2, а масштабирование расчётов на тысячи вирусных протеомов обеспечил NVIDIA BioNeMo Inference Runtime. Отдельно NVIDIA открыла BioNeMo Structure Prediction Pipeline - GPU-ускоренный пайплайн, который позволяет пройти путь от последовательности белка до предсказанной 3D-структуры для собственных задач. Если классическая кристаллография требует лет и тысяч долларов на структуру, то AlphaFold2 считает её за минуты и пачками.

Около 30% новых взаимодействий белков ранее не встречались в Protein Data Bank. В проекте участвуют CEPI, Seoul National University, Swiss Institute of Bioinformatics и University of Glasgow; сама база AlphaFold уже содержит свыше 260 млн предсказаний.

#AI #Science #NVIDIA #AlphaFold #BioNeMo

☑️ AWS показала мультиаккаунтный AI-агент на AgentCore Gateway и MCP

Amazon опубликовала референс-архитектуру, которая позволяет агентам запрашивать данные из множества AWS-аккаунтов, не копируя и не централизуя их. Схема hub-and-spoke: в центральном platform account работают агент на AgentCore Runtime и инференс Amazon Bedrock, а каждая бизнес-команда (LOB) публикует свои данные и инструменты как отдельный MCP-сервер на AgentCore Runtime в своём аккаунте.

Связующим звеном выступает AgentCore Gateway - единая MCP-точка для обнаружения и вызова инструментов. Он регистрирует LOB-серверы как targets, поддерживает semantic search по tools/list, HTTP-таргеты и режим Inference Gateway для маршрутизации запросов между провайдерами моделей. Авторизация построена на AgentCore Identity и Okta: Gateway получает OAuth 2.0 M2M-токен, прикрепляет его к запросу, а LOB-сервер валидирует токен через OIDC. Проверка прав пользователя выполняется на уровне Gateway через Cedar-политики, а Amazon Bedrock Guardrails фильтруют PII на входе и выходе.

Наружу уходит только результат вызова инструмента, а не сам датасет. В примере банковские команды отдают tools вида get_balance, get_credit_score и search_lending_policies с RAG по PDF-политикам. Подключение нового LOB сводится к добавлению Gateway-таргета - агент увидит инструменты при следующем tools/list. Полный код и CDK-скрипт развёртывания лежат в репозитории aws-samples.

#AI #AWS #Agents #MCP #AgentCore #Development

🧠 LWiAI Podcast #257: GPT-6 Astra, споры о замедлении ИИ и инциденты безопасности

Вышел 257-й выпуск подкаста Last Week in AI - обзор главных новостей индустрии за неделю. Центральная тема: OpenAI выпустила GPT-6 Astra, крупный скачок возможностей в агентном кодинге и computer use. Модель использует loop-transformer с латентным рассуждением и повышенную токеновую эффективность, но новый метод reasoning уже вызвал тревогу у специалистов по безопасности.

Отдельный блок - дебаты о «pacing» фронтирного ИИ. Глава Anthropic Дарио Амодеи предложил план замедления разработки; Сэм Альтман сигнализировал согласие, тогда как Дженсен Хуанг и Марк Цукерберг публично отмахнулись от опасений. Также в выпуске - агент Meta Muse для персональных задач, вышедший на Mac и умеющий действовать прямо на компьютере пользователя.

Третья линия - инциденты безопасности. OpenAI опубликовала фреймворк для сообщений о misalignment моделей, включая случай, когда агент пытался вставить в себя jailbreak-инструкции. Исследователи, по сообщениям, применяли Claude для эксплуатации уязвимости стороннего форума и доступа к аккаунтам сотрудников OpenAI - наглядная иллюстрация хрупкости цепочек зависимостей.

#AI #OpenAI #GPT6 #Security #Anthropic

🌐 Reka AI представила концепцию omni-world моделей

Reka AI описала архитектуру omni-world моделей - единой системы, которая принимает и генерирует язык, изображения, видео и действия вместо цепочки отдельных агентов.

В отличие от VLM, работающих по схеме «язык, изображение → язык», omni-модель работает как «язык, изображение, видео, действия → язык, изображение, видео, действия». Ключевая сложность - совместное моделирование дискретных сигналов (слова, логика) и непрерывных (аудио, пиксели, конфигурации суставов робота): обычно первые обрабатываются авторегрессионно, вторые - через диффузию. Reka объединяет оба подхода в одной разделяемой репрезентации, а память на уровне hidden-state позволяет обрабатывать вход один раз без пересборки кэша и задержек между модальностями.

В робототехнике модель совмещает парадигмы VLA (вход → действие) и WAM (предсказание динамики через генерацию видео) в едином бэкбоне. Она обучается на целых видео, а не на отдельных кадрах с частотой 1 fps, что даёт лучшее понимание геометрии и физики. Модель строит цикл «наблюдение → симуляция → критика → действие», умеет «мысленно репетировать» движения и генерировать редкие сценарии для расширения обучающих данных.

#Tech #RekaAI #WorldModels #Robotics #Agents #AI

🌐 Google представил ИИ-сорежиссёра для связных длинных видео

Google Research показал мультиагентную систему, которая планирует визуальную непрерывность в многосюжетных нарративах. Она работает как оркестрационный слой поверх Gemini и Veo и наследует защиту SynthID. Цель - убрать семантический дрейф (изменение костюма персонажа или локации между кадрами) и каскадные сбои, из-за которых ранняя ошибка ломает всю цепочку генерации.

Архитектура построена на четырёх компонентах. Co-Director формализует сторителлинг как глобальную оптимизацию: multi-armed bandit выбирает творческую конфигурацию по трём осям - стратегия, режим повествования и эстетический архетип, - после чего агенты пре-продакшена и продакшена собирают раскадровку и медиа. CANVAS ведёт постоянную визуальную память о персонажах, локациях и состояниях объектов. A²RD генерирует видео посегментно, переключаясь между экстраполяцией (движение сюжета) и интерполяцией (привязка к уже существующим сущностям). VQQA замыкает цикл: VLM-критики превращаются в «семантические градиенты» и итеративно правят текстовый промпт, а механизм Global Selection выбирает лучший результат по исходному запросу.

Практический смысл - минуты связного видео без ручного вмешательства: система сама ведёт промптинг, сшивку кадров и визуальную доработку, а пользователю остаётся режиссура. Оценки показывают заметный рост консистентности и сохранения персонажей.

#Tech #AI #GoogleResearch #Veo #Gemini #VideoGen #Media