🔥 СРОЧНО!
Новая секретная модель Ox Alpha (которая, по слухам Gemini 3.5 Pro),- бесплатная на nousportal
https://portal.nousresearch.com/

Ставим в Гермеса и тестируем все воскресенье.

Им выдали 1 квадриллион токенов в сутки на ограниченное время.

Главное,- это доступно даже без платной подписки, т.е. для Free режима.

Просто регаемся и пользуемся.
stealth/ox-alpha (via Nous Portal)

Кто первый выдоит квадриллион из Ноусов,- тот и победил :)

#NousResearch #free
------
@tsingular

Deepseek с сегодняшнего дня отменили повышенный тариф на выходные дни.

Чтобы вы могли спокойно работать на выходных 😉

#DeepSeek #цены
------
@tsingular

В Сингапуре запустили дата-центр на живых нейронах

Австралийский стартап Cortical Labs вместе с NUS и оператором DayOne запустил первый в биологический дата-центр в Сингапуре.
Вместо кремниевых чипов данные обрабатывают живые человеческие нейроны, выращенные в лаборатории.

🧠 Что внутри: 20 биокомпьютеров CL1, в каждом от 200 000 нейронов на кремниевом чипе с электродами.
Нейроны выращивают из клеток крови, перепрограммированных в стволовые.
Каждые три дня их кормят коктейлем из сахара, микронутриентов и pH-буферов, а газовый смеситель подаёт кислород, азот и углекислый газ.

🎮 Тесты и скорость:
DishBrain, предшественник CL1, в 2022-м за минуты игры научился отбивать мяч в Pong (arXiv), причём человеческие нейроны учились быстрее мышиных.

В феврале 2026-го исследователь Sean Cole за неделю научил 200 000 нейронов играть в Doom: находить врагов и стрелять (видео).
Играет, по словам Cortical Labs, как новичок.

По чистой скорости биология проигрывает: нейрон срабатывает ~1000 раз в секунду, GPU работает на гигагерцах. Кремний сильнее для быстрых точных расчётов, это признаёт сам основатель.

⚡ Почему сравнивают с GPU: Сила нейронов в другом.
Энергия: CL1 ест 30 ватт, NVIDIA H100 SXM до 700, сервер с восемью такими чипами около 10 200 ватт.
Обучаемость: нейронам достаточно небольшого количества примеров, как человеку, в этом они эффективнее алгоритмов на датасетах.

💼 Зачем это нужно: Аренда CL1 стоит $2 200 в месяц, вполовину дешевле $4 300 за топовый AI-чип в облаке.
В Мельбурне уже 120 CL1 и около 20 платящих клиентов, в Сингапуре планируют дойти до 1 000 юнитов после одобрения регуляторов.

📺 Аналогии в н/ф:
Робокоп, в принципе, это и есть CL1: живая нервная ткань, вшитая в электронный корпус. У Мёрфи мозг взяли у человека, здесь нейроны вырастили в чашке, но механика та же.

В Матрице фильм рассказывает про батарейки, но есть ощущение, что в оригинальном сценарии машины подключали людей именно как распределённую вычислительную сеть из живых мозгов, а «батарейки» появились, чтобы зрителю было понятнее.
У машин был тот же план, что у Cortical Labs: нейроны как дата-центр потому, что это дешевле, чем кремний.

#нейроны #биокомпьютинг #датацентры #corticallabs
------
@tsingular

NVIDIA делает ставку в $6 млрд на разработку открытых моделей по примеру DeepSeek и Kimi

NVIDIA, главный производитель чипов для ИИ, на этой неделе договорилась со стартапом Poolside о сделке на $6 млрд. Цель: собрать одну из мощнейших открытых моделей в мире и перебить китайские DeepSeek и Kimi K3, а заодно закрытые OpenAI и Anthropic.

⚙️ Сделка: $6 млрд это плата за неэксклюзивную лицензию на Model Factory, конвейер Poolside для сборки открытых моделей Laguna.
Отдельно NVIDIA вкладывает $1 млрд при оценке $12 млрд, что вчетверо выше прежних $3 млрд.
109 сотрудников Poolside переходят в NVIDIA и займутся Nemotron, её семейством открытых моделей.
Сделку оформили как лицензию, и три сооснователя, включая экс-техдиректора GitHub Джейсона Уорнера, остаются вести независимую компанию.

🎯 Зачем это производителю чипов: В январе 2025-го DeepSeek R1 за один день обрушил капитализацию NVIDIA больше чем на $500 млрд (PIIE), показав, что открытая китайская модель догоняет западную за копейки.
Открытые модели требуют меньше чипов, а это прямой удар по главному бизнесу NVIDIA.
Логика простая: NVIDIA хочет владеть куском растущего открытого ИИ и удержать эту нишу в Штатах.

📊 Соперники: Kimi K3 от Moonshot AI на 2,8 трлн параметров, самая большая открытая модель в мире, в общем зачёте третья после Claude Fable 5 Max и GPT-5.6 Sol Max (VentureBeat).
DeepSeek остаётся главным символом дешёвого открытого ИИ, который и обрушил рынок.

💼 Ставка: NVIDIA рассчитывает, что Nemotron догонит передовые модели в течение года.
Штаты получают свой открытый стек, независимый от китайского, а NVIDIA держит модель на своих чипах и давит на OpenAI и Anthropic ценой открытых весов.

Но чудо само не произойдет, - кажется западу придется запретить китайские модели, чтобы открыткам от NVidia нашлось место.

#nvidia #deepseek #kimi #opensource #ai
------
@tsingular

И еще один рекорд побит.
Бег на 1500 метров робот прошёл за 2:21,- это на 1 минуту и 5 секунд быстрее человеческого

#роботы #олимпиада #бег
------
@tsingular

Faraday от Inherent: 27-миллиардный ИИ-учёный обошёл Claude и GPT-5.5 в воспроизведении исследований

📋 Inherent,- лондонская лаборатория, основанная выходцами из Google DeepMind и в мае вышедшая из тени с посевным раундом в 50 млн долларов от Index Ventures и Radical Ventures, показала Faraday, ИИ-агента, который воспроизводит результаты научных статей без заранее известного ответа.

Агент восстановил результаты 310 задач и обошёл Claude Opus 4.8 и GPT-5.5, хотя сам работает на 27-миллиардной модели Qwen 3.6.

💡 Replica,- это собственный бенчмарк лаборатории: 310 задач из 100 статей по машинному обучению и наукам, где из статьи вырезают ключевой график с результатом, а агент должен восстановить его за 60 минут при ограниченном бюджете GPU.

На задачах машинного обучения Faraday набирает 0,856 против 0,828 у Claude Opus 4.8 и 0,796 у GPT-5.5, а на вынесенных научных задачах 0,791 против 0,748 и 0,729.

Код за него пишет Codex от OpenAI, а саму модель учили с подкреплением, награждая за «исследовательский вкус», то есть за выбор правильного эксперимента вместо подгонки под ожидаемый результат.

💼 Ставка, которую формулирует инвестор Дэнни Раймер: современный ИИ отвечает на вопросы, но не понимает, какие вопросы стоит задавать, а именно открытая любознательность породила пенициллин, микроволновку и GPU.

Цифры получены на собственном бенчмарке, независимых воспроизведений пока нет, поэтому верим, но аккуратно.

Исследовательский вкус, который ещё в июне Джек Кларк называл последним преимуществом человека, теперь становится целью обучения моделей. 🧪

📎 TechCrunch

Там мы и до ИИ озарений, глядишь, доживём.

#Inherent #наука
———
@tsingular

Cloudflare выкатила Kitesurf: браузер для ИИ-агентов

⚡️ Cloudflare собрала собственный браузер Kitesurf за 12 недель и открыла его бесплатно в бете. Работает он целиком на Cloudflare Workers в V8-изолятах, без Chromium под капотом, и рассчитан на ИИ-агентов: скриншоты, извлечение HTML, работа с DOM.

📦 Цифры из прототипа: на типовых задачах Kitesurf тратит в 3,1–3,8 раза меньше CPU и в 4,7–7 раз меньше памяти, чем Chromium.

Скриншот: 57,8 МБ памяти против 271, извлечение HTML: 39,4 против 273,7.
По времени отклика он в 1,7–1,8 раза медленнее, зато сессия обходится дешевле, а при тысячах агентов это важнее.

🦀 Внутри почти всё на Rust, скомпилированном в Wasm.
Отрисовку взяли у движка Blitz, парсер CSS: Stylo из Firefox.

И козырь совместимости: Kitesurf общается по протоколу CDP, поэтому Puppeteer, Playwright и любые MCP-клиенты подключаются к нему без шаманства.

✂️ Осознанно выкинули вкладки, видео, WebGL и постоянные авторизованные сессии.

Каждый компонент одноразовый, а любой сбой сводится к пустому кадру: сессия при этом живёт.

Сейчас Kitesurf проходит 215 000+ тестов WPT.

Ну т.е. для людей остается Chromium, а ИИ агенты получают свой лёгковесный Kitesurf. 🏄

#Cloudflare #агенты
———
@tsingular

Adobe Firefly: музыка, речь и звуковые эффекты в одной студии

⚡️ Adobe дополнила Firefly аудио-инструментами.
Генерация музыки, речи и звуковых эффектов теперь работают в одной студии, рядом с генераторами картинок, видео и дизайна.

🎵 Музыка генерится на собственной модели Firefly: оригинальный трек под длину и настроение ролика, с лицензией для коммерческого использования, что важно для креативщиков, чтобы не попасть по лицензионные требования.

Речь превращает скрипт в озвучку с контролем голоса, темпа и эмоций, опционально через ElevenLabs, а эффекты подстраиваются под действие и тайминг контента.

🦾 Бонус: ИИ-ассистент Firefly открыли бесплатно с ежедневными генерациями, а в студию добавили модель Gemini Omni Flash, которая принимает на вход видео, аудио и картинку вместе с текстом.

Универсальный медиакомбайн с правами на музыку в комплекте. 🎧

#Adobe #Firefly
———
@tsingular

Slack Code: Salesforce догоняет рынок агентной разработки через чат

⚡️ Salesforce запустила Slack Code: в Slack появились каналы, где команда вместе с ИИ-агентами пишет, проверяет и коммитит код.

В канале тегаешь агента (Claude Code, Devin, Copilot, ChatGPT, Vercel), он разворачивает канал под задачу, показывает диффы и живые превью, а в прод шлёт только после одобрения человека.

Канал сам архивируется, оставляя историю в поиске.
Работает на любом тарифе Slack, отдельный доступ нужен лишь к самим агентам.

🔍 Интересно, что Slack обошлась без создания собственного агента, а по факту выступает роутером для чужих агентов.

Рынок агентной разработки вырос до 12,8 млрд долларов, и места в нём уже распределены: Copilot лидирует по числу пользователей, Cursor по выручке (2 млрд долларов в год), а Claude Code по любви разработчиков и уже пишет 4% публичных коммитов на GitHub.

Гнаться за ними с ещё одним агентом бессмысленно ну или очень накладно.

Поэтому Salesforce шагает на ступеньку выше и выступает агрегатором других ИИ агентов для рабочего пространства команды.

💼 Slack уже интегрирован в контекст рабочего контура и усиление его агрегатором агентов создаёт полноценную среду для работы ИИ в компании.

📎 Цифры по рынку агентной разработки: обзор долей и разбор тройки лидеров.

#Salesforce #Slack
———
@tsingular

Vera Rubin NVL72 от NVIDIA: в 30 раз больше агентной работы на ватт

🚀 NVIDIA опубликовала первые замеры Vera Rubin NVL72 на реальных агентных нагрузках: до 30 раз больше пропускной способности на мегаватт, чем у GB300 NVL72, и на 35 раз ниже стоимость токена.

Измерялось на наборе SemiAnalysis AgentX, где агент по-настоящему пишет код: контекст растёт, зовутся инструменты, рождаются субагенты.

📈 Почему это важно: по данным OpenRouter, агенты съедают в 15 раз больше токенов, чем обычный чат.
Контекст копится шаг за шагом и доходит до сотен тысяч токенов, а каждый следующий шаг получает на вход всё накопленное. Поэтому экономика упирается в производительность на ватт.

🛠 Откуда такой скачок: NVIDIA пересобрала стек под агентов. Обработка контекста отделена от генерации и масштабируется сама по себе, кэш контекста распределён по всем GPU, 4-битное квантование сжимает веса без заметной потери качества. Всё это опирается на NVLink 6 и умное распределение энергии, которое умещает на 40% больше GPU в тот же мегаватт.

💼 Для владельцев ИИ-фабрик это очевидная экономия: пропускная способность на мегаватт определяет выручку, а стоимость токена определяет маржу.

Результаты пока предварительные и ждут ревью SemiAnalysis, но направление интересное.

От гонки за флопсами главной метрикой железа становится число токенов на матватт. ⚡️

#NVIDIA #агенты
———
@tsingular