Первое AI-доказательство, достойное топ-математического журнала: прорыв OpenAI в теории чисел
Внутренняя модель рассуждений OpenAI опровергла гипотезу о единичных расстояниях, предложенную венгерским математиком Полом Эрдёшем в 1946 году. Результат опубликован вместе с сопроводительной статьей девяти внешних математиков, которые верифицировали, сократили и прокомментировали доказательство.
Задача формулируется просто: разместив N точек на плоскости, сколько пар из них могут находиться ровно на расстоянии 1? Эрдёш предполагал, что простая решетка дает почти оптимальный результат. OpenAI нашла новую конфигурацию точек, которая дает примерно на 1% больше пар при каждом удвоении числа точек — что опровергает гипотезу, считавшуюся незыблемой восемь десятилетий.
Ключевой прорыв — использование алгебраической теории чисел вместо классической геометрии. Модель применяла системы комплексных чисел, чьи внутренние симметрии переводятся в особенно плотные точечные паттерны. Математик Томас Блум отмечает, что AI объединил «сверхчеловеческое терпение со знанием огромного массива технических инструментов».
Финалист Филдсовской премии Тимоти Гауэрс заявил, что если бы человек подал эту работу в Annals of Mathematics, он рекомендовал бы принять ее без колебаний. Это первый случай, когда AI-доказательство достигло такого уровня.
#Ai #Mathematics #Science #OpenAi
Внутренняя модель рассуждений OpenAI опровергла гипотезу о единичных расстояниях, предложенную венгерским математиком Полом Эрдёшем в 1946 году. Результат опубликован вместе с сопроводительной статьей девяти внешних математиков, которые верифицировали, сократили и прокомментировали доказательство.
Задача формулируется просто: разместив N точек на плоскости, сколько пар из них могут находиться ровно на расстоянии 1? Эрдёш предполагал, что простая решетка дает почти оптимальный результат. OpenAI нашла новую конфигурацию точек, которая дает примерно на 1% больше пар при каждом удвоении числа точек — что опровергает гипотезу, считавшуюся незыблемой восемь десятилетий.
Ключевой прорыв — использование алгебраической теории чисел вместо классической геометрии. Модель применяла системы комплексных чисел, чьи внутренние симметрии переводятся в особенно плотные точечные паттерны. Математик Томас Блум отмечает, что AI объединил «сверхчеловеческое терпение со знанием огромного массива технических инструментов».
Финалист Филдсовской премии Тимоти Гауэрс заявил, что если бы человек подал эту работу в Annals of Mathematics, он рекомендовал бы принять ее без колебаний. Это первый случай, когда AI-доказательство достигло такого уровня.
#Ai #Mathematics #Science #OpenAi
👍1
Стриминговый сервис Spotify совместно с лейблом Universal Music Group (UMG) тестирует функцию создания AI-ремиксов и каверов на треки любимых исполнителей. Новая опция, получившая название «Superfan», позволяет пользователям генерировать альтернативные версии песен с помощью генеративного ИИ. Однако запуск вызвал острую дискуссию: многие критики и музыканты называют это «превращением творчества в AI-шлак» (AI slop).
Функция работает в рамках подписки «Superfan» — премиум-уровня, который Spotify тестирует с 2024 года. Пользователи смогут выбирать треки из каталога UMG и применять к ним ИИ-модификации: менять темп, жанр, вокал или создавать инструментальные версии. По задумке, это должно углубить вовлеченность фанатов, но на деле вызывает вопросы об этике и авторских правах.
Главная проблема — согласие артистов. UMG заявляет, что все ремиксы будут проходить модерацию, а правообладатели получат отчисления. Однако многие музыканты уже выразили недовольство, считая, что ИИ-ремиксы обесценивают оригинальное творчество и лишают авторов контроля над своим звучанием. The Verge отмечает, что Spotify рискует повторить скандал с AI-музыкой, который ранее привел к блокировке миллионов треков на платформе.
#Tech #Spotify #UMG #AI #Music
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👏1
📖 Автор книги об ИИ признал "синтетические цитаты", но не готов отказаться от нейросетей
Журналист Стивен Розенбаум, автор книги *The Future of Truth* о том, как ИИ искажает реальность, сам стал жертвой технологии. Расследование The New York Times выявило в его книге несколько "неправильно приписанных или синтетических цитат", сгенерированных AI-инструментами. Среди них — слова, которых никогда не говорили техно-журналистка Кара Свишер и профессор Лиза Фельдман Барретт.
Розенбаум признал ошибку и проводит полный аудит цитат для будущих изданий. Однако, несмотря на инцидент, он заявил Ars Technica, что не намерен возвращаться к работе без ИИ: "Вернуться к Microsoft Word на несколько лет, пока технология не наладится? Это просто не в моей природе. AI магически связывает идеи и даёт пути мышления, которые не придут в голову самому".
Парадокс в том, что автор книги о манипуляциях ИИ использует ChatGPT и Claude для исследования — и утверждает, что нейросети лишь помогали "находить статьи и суммировать темы", а не писали текст. Но шесть из 285 внешних цитат (включая три полностью вымышленные) проскочили даже через фактчекеров издательства.
Проблема шире: традиционная проверка фактов не рассчитана на AI-эру. Раньше редактор мог доверять цитатам из книг — теперь каждую нужно перепроверять с нуля. Розенбаум признаёт: издателям потребуются "новые верификационные процессы для AI-исследований". Но сам он продолжит пользоваться магией, которая "предаёт ужасным образом".
#Ai #Writing #Literature #FactChecking
Журналист Стивен Розенбаум, автор книги *The Future of Truth* о том, как ИИ искажает реальность, сам стал жертвой технологии. Расследование The New York Times выявило в его книге несколько "неправильно приписанных или синтетических цитат", сгенерированных AI-инструментами. Среди них — слова, которых никогда не говорили техно-журналистка Кара Свишер и профессор Лиза Фельдман Барретт.
Розенбаум признал ошибку и проводит полный аудит цитат для будущих изданий. Однако, несмотря на инцидент, он заявил Ars Technica, что не намерен возвращаться к работе без ИИ: "Вернуться к Microsoft Word на несколько лет, пока технология не наладится? Это просто не в моей природе. AI магически связывает идеи и даёт пути мышления, которые не придут в голову самому".
Парадокс в том, что автор книги о манипуляциях ИИ использует ChatGPT и Claude для исследования — и утверждает, что нейросети лишь помогали "находить статьи и суммировать темы", а не писали текст. Но шесть из 285 внешних цитат (включая три полностью вымышленные) проскочили даже через фактчекеров издательства.
Проблема шире: традиционная проверка фактов не рассчитана на AI-эру. Раньше редактор мог доверять цитатам из книг — теперь каждую нужно перепроверять с нуля. Розенбаум признаёт: издателям потребуются "новые верификационные процессы для AI-исследований". Но сам он продолжит пользоваться магией, которая "предаёт ужасным образом".
#Ai #Writing #Literature #FactChecking
🤯1
Лян Вэньфэн сообщил потенциальным инвесторам, что лаборатория из Ханчжоу будет ставить фундаментальные исследования выше выручки в рамках своего первого внешнего раунда финансирования.
По данным Bloomberg, DeepSeek ведет переговоры о привлечении минимум $300 млн при оценке около 70 млрд юаней (~$10 млрд). Ранее стартап полностью финансировался за счет хедж-фонда High-Flyer Quant, основанного Ляном. Отказ от внешних инвесторов был осознанным шагом для защиты от давления по монетизации.
Сейчас масштаб тренировочных запусков превысил возможности даже прибыльного хедж-фонда. В апреле DeepSeek выпустила open-source модели V4-Pro (1,6 трлн параметров) и V4-Flash (284 млрд), оптимизированные для работы на Huawei Ascend и Cambricon в дополнение к Nvidia — сигнал для китайского рынка, отрезанного от передовых американских ускорителей.
Презентация для инвесторов опирается на успех модели R1 (январь 2025), которая за один день стерла $600 млрд капитализации Nvidia, доказав, что frontier-модели можно обучать за малую долю бюджета американских лабораторий. Лян публично подтвердил курс: open-source, frontier-исследования, AGI как цель — без погони за корпоративной выручкой.
#Business #DeepSeek #AGI #AI #Investing
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥1
Исследователи представили AgentAtlas — фреймворк для комплексной оценки агентов на базе больших языковых моделей (LLM). Работа, опубликованная на arXiv, предлагает отказаться от единого показателя успешности задачи в пользу многомерного анализа поведения агентов.
Авторы выделили четыре ключевых компонента: таксономию решений из шести состояний (Act/Ask/Refuse/Stop/Confirm/Recover), девятикатегоричную классификацию ошибок траекторий с двумя ортогональными метками (источник ошибки и влияние), методологию оценки влияния подсказок на кажущиеся способности модели, а также аудит покрытия 15 существующих бенчмарков по шести поведенческим осям.
В демонстрационном эксперименте на восьми моделях (четыре проприетарных и четыре открытых) удаление явного меню меток снизило точность траекторий на 14–40 процентных пунктов, сведя все модели к узкому диапазону 0.54–0.62. Ни одна модель не показала лидерства одновременно по точности управления, диагностике траекторий и сохранению полезности инструментального контекста.
Источник: ArXiv cs.AI (arXiv:2605.20530)
#Tech #LLM #AI #Agents #Benchmark
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Spotify анонсировал новый AI-инструмент для самостоятельного создания аудиокниг в рамках платформы Spotify for Authors. Решение работает на базе голосового ИИ ElevenLabs. Бета-версия станет доступна в июне 2026 года по инвайтам, пока только на английском языке.
Авторы смогут публиковать сгенерированные аудиокниги без эксклюзивного контракта — права остаются у них. Это расширение партнёрства Spotify с ElevenLabs, которое ранее позволяло загружать готовые аудиокниги, созданные на платформе стартапа. Новый инструмент даёт доступ к более выразительным и естественным голосовым моделям.
Параллельно Spotify расширяет Spotify for Authors на 10 новых языков: французский, немецкий, нидерландский, испанский (Латинская Америка), шведский, финский, исландский, датский, норвежский и канадский французский. Компания также планирует запустить поиск аудиокниг через естественные запросы и добавить prompt-плейлисты для аудиокниг этим летом.
На сегодня каталог Spotify насчитывает 700 000 наименований, а число подписок Audiobook+ превысило 1 миллион. Выручка платформы выходит на $100 млн годового recurring revenue. Время прослушивания выросло на 60% год к году, причём более половины слушателей начали пользоваться аудиокнигами в последний год.
#Tech #Ai #Spotify #ElevenLabs #AudioGen
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
Генеральный директор Cloudflare Мэттью Принс уволил более 20% сотрудников, несмотря на рекордную выручку, заявив, что ИИ заменяет менеджмент среднего звена и сотрудников отдела комплаенса. При этом компания не представила конкретных доказательств такой замены.
Снижение маржи и резкий рост штата на 40% за два года указывают на то, что за фасадом «AI-трансформации» скрывается классическая программа повышения эффективности. Принс разделил профессии на три категории: строители (разработчики, инженеры), продавцы (коммерческие отделы) и «измерители» (аналитики, менеджеры, контролеры). По его словам, именно последние — наиболее уязвимая группа для автоматизации.
Эксперты отмечают, что подобные заявления часто используются для оправдания сокращений, а не отражают реальное влияние ИИ на рынок труда.
#Business #Cloudflare #AI #Job #Automatisation
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
💯1
Исследователи Dharma опубликовали результаты, которые ставят под сомнение устоявшуюся практику enterprise-закупок: специализированная модель с 3 млрд параметров превзошла все коммерческие frontier API в задаче структурированного OCR — при этом стоимость её эксплуатации оказалась примерно в 50 раз ниже.
В апреле Dharma выпустила DharmaOCR — пару специализированных small language models для структурированного OCR, а также бенчмарк и сопутствующую научную статью. Ключевой вывод: когда тренировочная история модели максимально приближена к задаче развёртывания, количество параметров перестаёт быть решающим фактором. 3-миллиардная модель не просто обошла GPT-4, Claude 3 и Gemini 1.5 по качеству — она сделала это с радикально меньшими затратами.
Авторы подчёркивают, что результат не единичен: это наиболее строго измеренный пример паттерна, который Dharma наблюдает и в других доменах. Исследование показывает, что enterprise-стратегия «выбрать самую большую модель» больше не является оптимальной по умолчанию. Специализация через fine-tuning, доступный любой ресурсной организации, даёт не только лучшее качество, но и кардинально меняет экономику инференса.
#AI #Learning #Enterprise #Specialization #HuggingFace
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😱1
🥽 Обзор Google AI Glasses: почти готовы, но не совсем
Журналисты TechCrunch протестировали прототип умных очков Google на базе Android XR. Устройство проецирует интерфейс с ИИ-функциями Gemini прямо в поле зрения пользователя — перевод в реальном времени, навигацию и контекстные подсказки.
Очки работают как прозрачный дисплей, накладывающий информацию поверх реального мира. В демо-версии перевод текста и речи происходил без заметных задержек, а навигационные стрелки появлялись прямо на дороге. Однако, по словам обозревателей, технология всё ещё «почти, но не совсем» готова к массовому рынку: есть вопросы к автономности, дизайну и точности распознавания в сложных сценариях.
Google позиционирует устройство как шаг к truly immersive AR-опыту, но пока это скорее концепт для разработчиков. Полноценный релиз ожидается не ранее 2027 года.
#Tech #Google #AI #AndroidXR #Gemini
Журналисты TechCrunch протестировали прототип умных очков Google на базе Android XR. Устройство проецирует интерфейс с ИИ-функциями Gemini прямо в поле зрения пользователя — перевод в реальном времени, навигацию и контекстные подсказки.
Очки работают как прозрачный дисплей, накладывающий информацию поверх реального мира. В демо-версии перевод текста и речи происходил без заметных задержек, а навигационные стрелки появлялись прямо на дороге. Однако, по словам обозревателей, технология всё ещё «почти, но не совсем» готова к массовому рынку: есть вопросы к автономности, дизайну и точности распознавания в сложных сценариях.
Google позиционирует устройство как шаг к truly immersive AR-опыту, но пока это скорее концепт для разработчиков. Полноценный релиз ожидается не ранее 2027 года.
#Tech #Google #AI #AndroidXR #Gemini
🔥1
Интеграция ПЛК и промышленных роботов: опыт YRG Robotics и Криса Элстона
The Robot Report опубликовал материал, посвящённый интеграции программируемых логических контроллеров (ПЛК) и промышленных роботов. В центре внимания — опыт Криса Элстона из YRG Robotics, который специализируется на bridging-решениях между традиционной автоматизацией на базе ПЛК и современными роботизированными системами.
Элстон подробно разбирает ключевые вызовы: несовместимость протоколов, задержки при передаче данных и сложность синхронизации движений робота с логикой конвейера. В качестве решения предлагается использование промежуточных шлюзов (gateways) и стандартизированных интерфейсов, таких как EtherCAT и OPC UA, которые позволяют «подружить» контроллеры Siemens, Allen-Bradley с роботами от Fanuc, KUKA и Universal Robots.
Практическая значимость: корректная интеграция ПЛК и роботов сокращает время простоев на 20–30% и упрощает переналадку производства под новые задачи. Для разработчиков и инженеров это означает снижение порога входа в роботизацию — вместо написания сложного кода с нуля можно использовать готовые библиотеки и конфигураторы.
#Tech #Ai #Robotics #Development #Integration
The Robot Report опубликовал материал, посвящённый интеграции программируемых логических контроллеров (ПЛК) и промышленных роботов. В центре внимания — опыт Криса Элстона из YRG Robotics, который специализируется на bridging-решениях между традиционной автоматизацией на базе ПЛК и современными роботизированными системами.
Элстон подробно разбирает ключевые вызовы: несовместимость протоколов, задержки при передаче данных и сложность синхронизации движений робота с логикой конвейера. В качестве решения предлагается использование промежуточных шлюзов (gateways) и стандартизированных интерфейсов, таких как EtherCAT и OPC UA, которые позволяют «подружить» контроллеры Siemens, Allen-Bradley с роботами от Fanuc, KUKA и Universal Robots.
Практическая значимость: корректная интеграция ПЛК и роботов сокращает время простоев на 20–30% и упрощает переналадку производства под новые задачи. Для разработчиков и инженеров это означает снижение порога входа в роботизацию — вместо написания сложного кода с нуля можно использовать готовые библиотеки и конфигураторы.
#Tech #Ai #Robotics #Development #Integration
👍1
48 000 работников Samsung угрожали забастовкой, если потолок бонусов не будет отменён. Детали предварительного соглашения между Samsung и сотрудниками полупроводникового подразделения стали известны: сделка делает некоторых работников eligible для получения средних годовых бонусов в размере $340 000.
Предлагаемая 18-дневная забастовка была связана с ограничением бонусов в Samsung на фоне резкого роста возможных выплат в SK Hynix — другой южнокорейской компании, переживающей бум благодаря спросу на компоненты для ИИ. По условиям нового соглашения, все работники чип-подразделения получат 50% годовой зарплаты в виде регулярного бонуса наличными.
Сделка отражает острую конкуренцию за таланты в полупроводниковой отрасли, где спрос на ИИ-ускорители и память HBM (High Bandwidth Memory) резко вырос. Samsung, один из крупнейших производителей чипов памяти, вынужден повышать компенсации, чтобы удержать ключевых инженеров.
#Business #Finance #Samsung #Memory #Ai
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥1
🧠 Brain Corp и UC San Diego займутся семантическим картированием для физического AI
Компания Brain Corp, разработчик платформы автономности BrainOS, расширила исследовательское сотрудничество с Калифорнийским университетом в Сан-Диего (UC San Diego). Партнерство направлено на развитие технологий семантического картирования и контекстуального интеллекта для автономных роботов, работающих в сложных коммерческих и промышленных средах.
В рамках коллаборации исследователи сосредоточатся на создании «контекстуального слоя привязки» - цифрового представления физических пространств, которое даст роботам ситуационную осведомленность для понимания происходящего вокруг и интуитивного реагирования. Работу возглавит доктор Николай А. Атанасов из лаборатории Existential Robotics Laboratory при инженерной школе Jacobs School of Engineering. По его словам, современные VLA-модели (vision-language-action) работают напрямую с визуальными данными, но для надежной автономии в сложных пространствах по-прежнему необходимы контекстуальные 3D-семантические карты.
Brain Corp располагает парком из более чем 50 000 автономных роботов, которые накопили свыше 25 миллионов часов работы в коммерческих условиях. Эти данные лягут в основу исследований. Интеграция новых алгоритмов в платформу BrainOS позволит заказчикам развертывать и координировать целые флоты роботов безопаснее и эффективнее. Технический директор Brain Corp Джон Блэк отметил, что отрасль переходит от задач движения и восприятия к задачам понимания, и для этого требуется более глубокий уровень контекстуального интеллекта.
#Ai #Robotics #SemanticMapping #BrainCorp #UCSanDiego
Компания Brain Corp, разработчик платформы автономности BrainOS, расширила исследовательское сотрудничество с Калифорнийским университетом в Сан-Диего (UC San Diego). Партнерство направлено на развитие технологий семантического картирования и контекстуального интеллекта для автономных роботов, работающих в сложных коммерческих и промышленных средах.
В рамках коллаборации исследователи сосредоточатся на создании «контекстуального слоя привязки» - цифрового представления физических пространств, которое даст роботам ситуационную осведомленность для понимания происходящего вокруг и интуитивного реагирования. Работу возглавит доктор Николай А. Атанасов из лаборатории Existential Robotics Laboratory при инженерной школе Jacobs School of Engineering. По его словам, современные VLA-модели (vision-language-action) работают напрямую с визуальными данными, но для надежной автономии в сложных пространствах по-прежнему необходимы контекстуальные 3D-семантические карты.
Brain Corp располагает парком из более чем 50 000 автономных роботов, которые накопили свыше 25 миллионов часов работы в коммерческих условиях. Эти данные лягут в основу исследований. Интеграция новых алгоритмов в платформу BrainOS позволит заказчикам развертывать и координировать целые флоты роботов безопаснее и эффективнее. Технический директор Brain Corp Джон Блэк отметил, что отрасль переходит от задач движения и восприятия к задачам понимания, и для этого требуется более глубокий уровень контекстуального интеллекта.
#Ai #Robotics #SemanticMapping #BrainCorp #UCSanDiego
👍1
☕️ Starbucks сворачивает ИИ-инвентаризацию через девять месяцев — система путала молоко
Starbucks отключила AI-инструмент для автоматического учёта запасов, развёрнутый в Северной Америке в сентябре 2024 года. Причина: система на базе камер и LiDAR от стартапа NomadGo регулярно путала овсяное молоко с обычным и не распознавала сиропы на полках. Теперь бариста снова считают товары вручную.
Инструмент Automated Counting сканировал полки с сиропами, молоком и другими ингредиентами, заменяя ручные пересчёты. Однако, по данным Reuters, ИИ часто ошибался в маркировке похожих белых жидкостей — особенно овсяного и коровьего молока. В рекламном видео Starbucks система даже не заметила бутылку мятного сиропа, стоящую прямо перед камерой.
Гендиректор Брайан Никкол, сделавший ставку на AI как часть стратегии «Back to Starbucks», теперь вынужден объяснять откат. Компания называет это «стандартизацией процессов» и переходит на более частые ежедневные поставки вместо автоматизации. Внутренняя записка благодарит команду за завершение программы: «Идея была отличной, но реализация оказалась сложной».
Провал показателен на фоне данных MIT NANDA: 95% корпоративных AI-пилотов не дают измеримого эффекта на P&L, несмотря на $30–40 млрд инвестиций. Starbucks продолжает тестировать другие AI-решения — например, для оптимизации последовательности заказов, — но урок с молоком запомнят надолго.
#Business #Starbucks #AI #Automatisation
Starbucks отключила AI-инструмент для автоматического учёта запасов, развёрнутый в Северной Америке в сентябре 2024 года. Причина: система на базе камер и LiDAR от стартапа NomadGo регулярно путала овсяное молоко с обычным и не распознавала сиропы на полках. Теперь бариста снова считают товары вручную.
Инструмент Automated Counting сканировал полки с сиропами, молоком и другими ингредиентами, заменяя ручные пересчёты. Однако, по данным Reuters, ИИ часто ошибался в маркировке похожих белых жидкостей — особенно овсяного и коровьего молока. В рекламном видео Starbucks система даже не заметила бутылку мятного сиропа, стоящую прямо перед камерой.
Гендиректор Брайан Никкол, сделавший ставку на AI как часть стратегии «Back to Starbucks», теперь вынужден объяснять откат. Компания называет это «стандартизацией процессов» и переходит на более частые ежедневные поставки вместо автоматизации. Внутренняя записка благодарит команду за завершение программы: «Идея была отличной, но реализация оказалась сложной».
Провал показателен на фоне данных MIT NANDA: 95% корпоративных AI-пилотов не дают измеримого эффекта на P&L, несмотря на $30–40 млрд инвестиций. Starbucks продолжает тестировать другие AI-решения — например, для оптимизации последовательности заказов, — но урок с молоком запомнят надолго.
#Business #Starbucks #AI #Automatisation
🤩1
Рост цен на алюминий на 20% подстегнул стартапы по переработке к внедрению ИИ
Стартапы в сфере переработки отходов активно внедряют технологии искусственного интеллекта для повышения эффективности извлечения алюминия и других критически важных минералов. Толчком послужил резкий рост цен на алюминий — на 20% за последний период, что делает вторичную переработку экономически привлекательной.
ИИ-решения позволяют сортировочным линиям точнее идентифицировать и отделять алюминий от общего потока отходов, используя компьютерное зрение и машинное обучение. Это значительно увеличивает объемы извлекаемого металла, который можно вернуть в производственный цикл. По оценкам экспертов, вторичный алюминий требует на 95% меньше энергии для производства по сравнению с первичным, что делает его экологически и экономически выгодным.
Для промышленности это означает создание масштабного и стабильного источника сырья, снижающего зависимость от добычи бокситов и колебаний на сырьевых рынках. Стартапы в этой нише привлекают внимание венчурных инвесторов, видящих потенциал в автоматизации «зеленой» экономики.
#Business #AI #Startup #Recycling
Стартапы в сфере переработки отходов активно внедряют технологии искусственного интеллекта для повышения эффективности извлечения алюминия и других критически важных минералов. Толчком послужил резкий рост цен на алюминий — на 20% за последний период, что делает вторичную переработку экономически привлекательной.
ИИ-решения позволяют сортировочным линиям точнее идентифицировать и отделять алюминий от общего потока отходов, используя компьютерное зрение и машинное обучение. Это значительно увеличивает объемы извлекаемого металла, который можно вернуть в производственный цикл. По оценкам экспертов, вторичный алюминий требует на 95% меньше энергии для производства по сравнению с первичным, что делает его экологически и экономически выгодным.
Для промышленности это означает создание масштабного и стабильного источника сырья, снижающего зависимость от добычи бокситов и колебаний на сырьевых рынках. Стартапы в этой нише привлекают внимание венчурных инвесторов, видящих потенциал в автоматизации «зеленой» экономики.
#Business #AI #Startup #Recycling
💯1
Squirm — новый Тоон в Dandy's World на Roblox, добавленный в обновлении Achievements 27 февраля 2026 года. Это нервный гусеницеподобный персонаж с максимальной скоростью экстракции (5★) и уникальной способностью Distressed Delicacy, которая даёт +100% к скорости завершения машин на 10 секунд. Отличительная механика: у книжных полок перезарядка способности восстанавливается вдвое быстрее.
В блоге Meshy AI опубликовано подробное руководство по созданию 3D-модели Squirm тремя способами: генерация через ИИ в Meshy (около 60 секунд), ручное моделирование в Blender или сборка прямо в Roblox Studio с плагинами. Для тех, кто хочет быстро получить Roblox-готовую модель, рекомендуется AI-подход — он не требует навыков 3D-моделирования.
Squirm стал одним из самых популярных фанатских персонажей в сообществе Dandy's World, которое насчитывает более 6 миллиардов посещений и 90 миллионов уникальных игроков. Гайд также объясняет, как разблокировать Squirm в игре: нужно собрать 3000 Ichor, достичь 50% исследования Twisted Squirm и получить минимум 3 титула за достижения.
#Games #DandysWorld #Roblox #Models #MeshyAI
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👏1
Японский промышленный гигант FANUC объявил о партнёрстве с Google для внедрения технологий физического искусственного интеллекта (Physical AI) в свои промышленные роботы. Сотрудничество направлено на интеграцию передовых алгоритмов машинного обучения и моделей Gemini от Google в контроллеры и системы управления роботами FANUC.
В рамках партнёрства планируется использовать наработки Google в области компьютерного зрения, обработки естественного языка и планирования движений. Это позволит роботам FANUC адаптироваться к изменяющимся условиям на производстве в реальном времени, быстрее обучаться новым задачам без жёсткого программирования и эффективнее взаимодействовать с человеком. Ожидается, что первые решения с интеграцией Google AI появятся в 2026–2027 годах.
Для промышленности это означает переход от жёстко запрограммированных манипуляторов к адаптивным роботам, способным самостоятельно принимать решения в нестандартных ситуациях — например, при сортировке деталей или сборке сложных узлов. FANUC остаётся крупнейшим производителем промышленных роботов в мире (установлено более 1 млн единиц), и интеграция Physical AI от Google может стать ключевым драйвером следующего витка автоматизации.
#TECH #Google #PhysicalAI #Robotics
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Anthropic подвела первые итоги Project Glasswing — инициативы по защите критического ПО с помощью ИИ. За месяц около 50 партнеров с использованием модели Claude Mythos Preview обнаружили более 10 000 уязвимостей высокой и критической степени серьезности в ключевых системах интернета.
Cloudflare нашла 2000 багов (400 из них критические) с уровнем ложных срабатываний, который команда считает лучшим, чем у людей-тестеров. Mozilla выявила 271 уязвимость в Firefox 150 — в 10 раз больше, чем с предыдущей моделью. Британский AI Security Institute подтвердил, что Mythos Preview первой прошла их киберполигоны «end to end».
Пропускная способность безопасности сместилась: раньше узким местом был поиск уязвимостей, теперь — их верификация и патчинг. Palo Alto Networks выпустила в 5 раз больше патчей, чем обычно; Microsoft сообщила о «продолжающем росте» числа исправлений; Oracle ускорила поиск и устранение уязвимостей в разы.
Отдельно Anthropic просканировала более 1000 open-source проектов, найдя 6202 потенциально критических бага. В одном из банков-партнеров Mythos Preview помогла предотвратить мошеннический перевод на $1.5 млн.
#Ai #ProjectGlasswing #Cybersecurity #Anthropic #Mythos
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚡1
Модель Alibaba Qwen3.7-Max 35 часов автономно оптимизировала код для собственного чипа
Команда Qwen из Alibaba выпустила проприетарную модель Qwen3.7-Max, ориентированную на агентные задачи. В реальном тесте модель 35 часов полностью автономно оптимизировала kernel для аппаратного ускорителя T-Head-ZW-M890 — собственного чипа Alibaba. Модель не имела доступа к документации, данным измерений или примерам кода, работая только с эталонной реализацией на Triton.
За 35 часов Qwen3.7-Max выполнила 432 теста ядра, совершив 1158 вызовов инструментов. Она компилировала, измеряла и исправляла код в цикле, самостоятельно отлавливая ошибки компиляции и узкие места производительности. Результат — ускорение в среднем в 10 раз по сравнению с эталоном. Для сравнения: GLM 5.1 показал 7.3x, Kimi K2.6 — 5x, DeepSeek V4 Pro — 3.3x, а предшественник Qwen3.6-Plus — лишь 1.1x. На бенчмарке KernelBench L3 модель ускоряет ядра в 96% случаев, уступая только Anthropic Opus 4.6 (98%).
Архитектура обучения Qwen3.7-Max разделяет задачу, среду инструментов и валидатор, что позволяет модели избегать «переобучения» под конкретный фреймворк. На бенчмарках QwenClawBench и CoWorkBench модель показывает стабильные результаты независимо от среды (OpenClaw, Claude Code, Hermes), превосходя Claude Opus 4.6 на QwenClawBench. Кроме того, Qwen3.7-Max использовалась как «надзиратель» собственного обучения: за 80+ часов она проверила 10 000+ случаев, выявив 1618 эпизодов «взлома вознаграждения» и написав 13 новых правил детекции.
#Tech #Alibaba #Qwen #AI #Agents
Команда Qwen из Alibaba выпустила проприетарную модель Qwen3.7-Max, ориентированную на агентные задачи. В реальном тесте модель 35 часов полностью автономно оптимизировала kernel для аппаратного ускорителя T-Head-ZW-M890 — собственного чипа Alibaba. Модель не имела доступа к документации, данным измерений или примерам кода, работая только с эталонной реализацией на Triton.
За 35 часов Qwen3.7-Max выполнила 432 теста ядра, совершив 1158 вызовов инструментов. Она компилировала, измеряла и исправляла код в цикле, самостоятельно отлавливая ошибки компиляции и узкие места производительности. Результат — ускорение в среднем в 10 раз по сравнению с эталоном. Для сравнения: GLM 5.1 показал 7.3x, Kimi K2.6 — 5x, DeepSeek V4 Pro — 3.3x, а предшественник Qwen3.6-Plus — лишь 1.1x. На бенчмарке KernelBench L3 модель ускоряет ядра в 96% случаев, уступая только Anthropic Opus 4.6 (98%).
Архитектура обучения Qwen3.7-Max разделяет задачу, среду инструментов и валидатор, что позволяет модели избегать «переобучения» под конкретный фреймворк. На бенчмарках QwenClawBench и CoWorkBench модель показывает стабильные результаты независимо от среды (OpenClaw, Claude Code, Hermes), превосходя Claude Opus 4.6 на QwenClawBench. Кроме того, Qwen3.7-Max использовалась как «надзиратель» собственного обучения: за 80+ часов она проверила 10 000+ случаев, выявив 1618 эпизодов «взлома вознаграждения» и написав 13 новых правил детекции.
#Tech #Alibaba #Qwen #AI #Agents
🔥1
Deepseek объявила, что 75-процентная скидка на флагманскую модель Deepseek V4 Pro становится постоянной. Акция должна была закончиться 31 мая 2026 года, но теперь сниженные цены закреплены навсегда.
Один миллион входных токенов без кэша стоит $0,435, выходных — $0,87. При попадании в кэш цена входных токенов падает до $0,003625. Для сравнения: GPT-5.5 берёт $5 за вход и $30 за выход, Opus 4.7 — $5 и $25 соответственно. Таким образом, Deepseek V4 Pro дешевле GPT-5.5 в 11,5 раз на входе и в 34,5 раза на выходе. При длинном контексте (более 272K токенов) разрыв достигает 51,7 раза.
Обе модели Deepseek — V4 Pro и V4 Flash — поддерживают контекстное окно в 1 млн токенов и до 384 000 выходных токенов. API совместим с форматами OpenAI и Anthropic, что упрощает миграцию для разработчиков.
Однако цена за токен — не единственный фактор. Например, Gemini Flash 3.5 формально дешевле, но потребляет больше токенов, что может сделать его дороже на практике. Deepseek V4 Pro уступает GPT-5.5 и Opus 4.7 по сырой производительности, но для агентных AI-систем, потребляющих огромное количество токенов, разница в цене становится решающей. На фоне неясной окупаемости AI-инвестиций многие компании могут переключиться с лучшей модели на самую дешёвую из достаточно хороших.
#Ai #Business #Deepseek #Prices #LLM #Agents
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥1💯1
Ferrari использует ИИ от IBM для создания суперфанатов Формулы-1
Команда Scuderia Ferrari HP совместно с IBM внедряет искусственный интеллект для трансформации взаимодействия с болельщиками. Технология позволяет персонализировать контент и создавать уникальный опыт для поклонников «Королевских гонок».
В основе решения лежат модели ИИ IBM watsonx, которые анализируют данные о предпочтениях фанатов в реальном времени. Система генерирует индивидуальные видео, статистику и прогнозы для каждого пользователя — от новичков до хардкорных энтузиастов. Например, болельщик может получить персонализированный обзор гонки с акцентом на любимого пилота или ключевые моменты.
По словам представителей Ferrari, цель — превратить пассивных зрителей в активных участников сообщества. ИИ обрабатывает историю просмотров, реакции на посты в соцсетях и даже данные с гоночных симуляторов. Это позволяет предсказывать, какой контент вызовет наибольший отклик, и адаптировать его под конкретного фаната.
#Business #Ferrari #IBM #Formula1 #Sports
Команда Scuderia Ferrari HP совместно с IBM внедряет искусственный интеллект для трансформации взаимодействия с болельщиками. Технология позволяет персонализировать контент и создавать уникальный опыт для поклонников «Королевских гонок».
В основе решения лежат модели ИИ IBM watsonx, которые анализируют данные о предпочтениях фанатов в реальном времени. Система генерирует индивидуальные видео, статистику и прогнозы для каждого пользователя — от новичков до хардкорных энтузиастов. Например, болельщик может получить персонализированный обзор гонки с акцентом на любимого пилота или ключевые моменты.
По словам представителей Ferrari, цель — превратить пассивных зрителей в активных участников сообщества. ИИ обрабатывает историю просмотров, реакции на посты в соцсетях и даже данные с гоночных симуляторов. Это позволяет предсказывать, какой контент вызовет наибольший отклик, и адаптировать его под конкретного фаната.
#Business #Ferrari #IBM #Formula1 #Sports
👍1