Вдогонку.

IBM выложила полный датасет Гранита:
https://github.com/ibm-granite/granite-3.0-language-models

#IBM #Granite #dataset
———
@tsingualr

IBM предлагает обучать AI на оптических чипах

IBM представила оптический модуль, позволяющий микросхемам обмениваться данными на скорости света.

Технология обеспечивает 80-кратное увеличение пропускной способности по сравнению с электрическими коннекторами.

Включает 51 оптоволокно на миллиметр и выдерживает температуры от -40°C до 125°C.

Разработка снижает энергопотребление дата-центров в 5 раз и ускоряет обучение крупных языковых моделей с 3 месяцев до 3 недель.

Нейросети будут сиять от счастья! 💡 :)

Всё больше новостей о фотонных чипах.
Скоро станет обыденностью.
Начинаем копить на upgrade.
Реально через 5 лет будем смотреть на все эти 4090, как на устаревшее г. и крутить модели с триллионом параметров на телефонах.

#IBM #photonics #datacenter
-------
@tsingular

🚀 IBM запускает AI Integration Services

Интересный анонс от IBM - они представили новый сервис для внедрения агентного ИИ в корпоративные процессы.

Главное новшество - концепция "агентных приложений" (agentic apps). По сути, это не просто отдельные ИИ-агенты, а трёхслойная система:

- Интерфейс под конкретные роли сотрудников
- Оркестрация нескольких ИИ-агентов для выполнения сложных задач
- Слой работы с данными из разных систем компании

При этом IBM предлагает как инструменты для работы с существующими решениями от Microsoft, AWS и других вендоров, так и собственное решение, - IBM Consulting Agents Catalyst.

Это low-code платформа для создания агентных приложений.
В ней собраны готовые шаблоны под конкретные процессы.

Например, для фармы есть решение по автоматизации регуляторной документации (и оно уже работает у реального клиента).

Правда, есть нюанс: одними агентами проблему не решить.
IBM честно признает - нужно:

- Перестраивать устаревшие бизнес-процессы
- Решать проблему с "грязными" данными
- Обучать сотрудников работе с ИИ

В общем, похоже на серьезную заявку на лидерство в корпоративном секторе.

Особенно учитывая масштаб - 75000+ консультантов, сертифицированных по генеративному ИИ в мире.

#IBM #AIConsulting #Enterprise
———
@tsingular

в ollama вышла granite 3.3 от IBM

https://ollama.com/library/granite3.3

Capabilities

Thinking
Summarization
Text classification
Text extraction
Question-answering
Retrieval Augmented Generation (RAG)
Code related tasks
Function-calling tasks
Multilingual dialog use cases
Fill-in-the-middle
Long-context tasks including long document/meeting summarization, long document QA, etc.

с размышлениями.

#granite #IBM #ollama
———
@tsingular

IBM строит квантовый компьютер с коррекцией ошибок к 2028 году

IBM анонсировала планы создания квантового компьютера Starling с реальной коррекцией ошибок - главной проблемой индустрии.

Машина будет состоять из 100 модулей в дата-центре в Нью-Йорке и получит 200 логических кубитов. Сможет выполнять 100 миллионов операций подряд против нынешних нескольких тысяч.

Главное отличие - диагностика ошибок в реальном времени через специальные чипы FPGA. Алгоритм IBM требует всего 12 физических кубитов на один логический против 100 у Google.

"Мы взломали код квантовой коррекции ошибок", - заявил вице-президент IBM. Но эксперты сомневаются, что этого хватит для практических задач - может потребоваться миллиард операций.

#QuantumComputing #IBM
———
@tsingular

IBM официально завершила покупку DataStax

Сделка объявленная в феврале официально закрыта. DataStax теперь часть IBM.

Основная идея остается прежней - "нет ИИ без данных". Но теперь у компании больше ресурсов для масштабирования.

Основные продукты:
- Astra DB и Hyper-Converged Database
- Интеграция с watsonx.data и watsonx.ai
- Langflow - популярный продукт для no-code разработки
- Apache Cassandra как основа

Для клиентов ничего не меняется - тот же сервис, но с большей поддержкой IBM.

Langflow, - это теперь IBM

#DataStax #IBM #Langflow
------
@tsingular

IBM запустила ContextForge — центральный шлюз для MCP протокола

IBM выпустила открытый инструмент для унификации работы с Model Context Protocol — стандартом взаимодействия ИИ с внешними инструментами.

ContextForge работает как центральный шлюз, который превращает обычные REST API в MCP-совместимые сервисы. Добавляет аутентификацию, мониторинг, кэширование и админку.

Поддерживает множество протоколов — от stdio до HTTP, работает с Redis и PostgreSQL. Доступен через PyPI и Docker.

По сути это прокси-сервер, который делает любые API доступными для ИИ-приложений в едином формате. Решает проблему фрагментации инструментов для ИИ.

#MCP #IBM #Gateway
------
@tsingular

🚀 Docling 2.0: Новый cтандарт предобработки документов для RAG

32,830 звёзд на GitHub за год — Docling от IBM Research завоевывает все большую популярность и становится основным инструментом для подготовки документов к AI обработке.

Что изменилось в версии 2.0:
30x ускорение по сравнению с традиционным OCR:

- 3.1 сек/страница на CPU x86
- 0.49 сек/страница на Nvidia L4 GPU
- 0.35 сек/страница с новой SmolDocling (256M параметров, <500MB VRAM)

Ключевой подход: компьютерное зрение вместо OCR там, где возможно — PDF обрабатываются напрямую через специализированные AI-модели.

Технические преимущества
TableFormer достигает 93.6% точности против 67.9% у Tabula и 73.0% у Camelot — обрабатывает сложные таблицы с частичными границами и иерархическими заголовками.

SmolDocling + формат DocTags — сквозное преобразование документов в один проход.

Новый markup-формат под VLMки.

ASR-поддержка для WAV/MP3 — теперь можно обрабатывать записи встреч и лекций.

Корпоративные внедрения
- Red Hat Enterprise Linux AI использует Docling как ядро InstructLab для кастомизации моделей.
- IBM: уже обработали 2.1M PDF из Common Crawl, планы до 1.8B PDF для обучения Granite.
- Linux Foundation AI & Data — официальное управление с мая 2025, статус enterprise-ready.

Интеграции "из коробки"
- LangChain: DoclingLoader с режимами DOC_CHUNKS и MARKDOWN
- LlamaIndex: DoclingReader + DoclingNodeParser
- Haystack/CrewAI: прямая поддержка агентных workflow
- Унифицированный формат: экспорт в Markdown, HTML, DocTags, JSON

Практическое применение
Когда использовать: сложные документы, где структурная точность критична (финансовые отчёты, юридические контракты, научные статьи).
Когда НЕ использовать: простое извлечение текста — PyMuPDF будет в 50x быстрее.

MIT-лицензия - свободно используем для коммерции.

В планах разработки:
- Извлечение метаданных (авторы, ссылки, язык)
- Понимание диаграмм (уже частично в SmolDocling)
- Химические структуры (молекулы в патентах/исследованиях)

Полезная штука. Добавляем в пул микросервисов.

GitHub

#Docling #Documents #RAG #IBM
———
@tsingular

IBM выпустил коллекцию своих MCP

IBM опубликовал библиотеку из девяти MCP серверов для подключения языковых моделей к облачным инструментам.

В коллекции серверы для Code Engine, VPC, документации, Decision Server Runtime, Instana мониторинга, IBM MQ и Storage Insights.

Особенно интересно посмотреть Document Retrieval сервер — позволяет запрашивать библиотеки документов из watsonx.data естественным языком.

MCP все больше проникает в Enterprise.
По-сути любое корпоративное приложение уже должно идти с MCP Сервером в комплекте.
А в корпорациях должны появляться MCP proxy или даже, как аналог Exchange для почты варианты MCP Gate решений.

У нас кстати уже стали появляться подобные MCP гейты, например вот: https://mcpgate.ru/

#IBM #MCP #watsonx
------
@tsingular

IBM и Anthropic встроили Claude в корпоративную разработку

IBM интегрирует Claude в свою новую IDE для энтерпрайза.

6000 внутренних тестеров IBM зафиксировали рост продуктивности на 45% в среднем при сохранении качества кода и безопасности.

IBM обещает открытые референсные архитектуры и тулинг для MCP-коммьюнити на базе опыта тысяч клиентских внедрений.

Готов новый новостной пайплайн :)

#IBM #Claude #MCP
———
@tsingular

В последнее время много споров на эту тему, а тем временем IBM в своей инструкции 1979 года уже все обозначили.

«Компьютер никогда не может быть привлечен к ответственности, поэтому компьютер никогда не должен принимать управленческие решения».

– IBM Training Manual, 1979

ну и теперь обновили рекомендации.

Кратко: держите человека "под рукой" если решения ответственные, но часть низкорисковых все-таки можно доверить ИИ.

source

#IBM #риски #документация
———
@tsingular

Toucan: 1.5М реальных сценариев работы ИИ-агентов с инструментами

IBM и University of Washington выкатили Toucan — датасет с 1.5 млн реальных траекторий вызовов API через 2000 веб-сервисов.
Не синтетика, а реальные цепочки вызовов: от планирования до исполнения.

В итоге малые модели Qwen-2.5 (7B-32B), дотренированные на Toucan, обогнали GPT-4.5-Preview на бенчмарке BFCLv3 - модель в триллион параметров против 32 миллиардов.

20% сценариев учат параллельным вызовам инструментов для экономии токенов и времени.

Датасет в 5 раз больше ближайшего конкурента (Nemotron от Nvidia с 310k траекторий).

В датасете в том числе собраны цепрчки вызовов MCP серверов с GitHub и Smithery.ai.
Для этих целей было отобрано 500 рабочих MCP-серверов.

Ещё планируют добавить свежие инструменты и создать RL-gym для агентов

#Toucan #MCP #IBM #dataset
------
@tsingular

IBM прошла во второй этап квантовой программы DARPA

DARPA отобрала IBM для Stage B своей Quantum Benchmarking Initiative — трёхэтапной программы по созданию отказоустойчивого квантового компьютера к 2033 году.

Цель: построить машину, чья вычислительная ценность превысит стоимость с учётом криогеники и управляющей электроники.

IBM идёт по своей дорожной карте: 200 логических кубитов к 2029-му, система Quantum Starling на 100 млн операций, реал-тайм декодер коррекции ошибок.

С SEEQC прорабатывают Single Flux Quantum управление — цель снизить латентность коррекции до микросекунд и уменьшить нагрузку на крио-инфраструктуру.

Stage B включает независимую проверку стратегии третьей стороной — DARPA хочет объективно оценить все подходы к fault-tolerance.

Директор IBM Research Джей Гамбетта: "Это твёрдое подтверждение нашего курса на крупномасштабный отказоустойчивый квантовый компьютер".

К 2033-му либо квантовый прорыв, либо очень дорогой холодильник. Ставки сделаны.

#IBM #DARPA #Quantum
------
@tsingular

Claude Code испарил $40 млрд капитализации IBM

Сначала ИИ пришёл за стартапами, теперь за кровавым энтерпрайзом.

Обновлённый Claude Code обвалил акции IBM на 13.2% за одну торговую сессию.
Всё потому, что Claude умеет не только в SQL-запросы, теперь он эффективно модернизирует COBOL, - язык, на котором до сих пор держится около 80% финансовых транзакций в мире.

🏗 Конец монополии на «черные ящики»
Бизнес-модель IBM десятилетиями строилась на «страховке от неизвестности».
COBOL-код в банках никто не смел трогать, и IBM практически в соло доил эту священную корову финтеха.

Claude Code сбросил с Кобола завесу сложности и легко превратил легаси в обычный Git-репозиторий на поддержке у ИИ роя.

🧠 Выводы для бизнеса:
То, что кормило вас десятилетиями ИИ агенты отберут со скоростью 1000 строк в секунду.

Легаси опасносте!

Но, конечно, сразу вспоминается анекдот про молодого адвоката, что закрыл дело, годами кормившее династию :)

#IBM #Anthropic #ClaudeCode #COBOL #Disruption #Strategy
———
@tsingular

IBM / Model Context Protocol (MCP) collection: Security Focus

Пока тут обсуждали COBOL,
IBM методично продолжают развивать мощную коллекцию корпоративных MCP-серверов.

Свежие обновления коснулись раздела кибербезопаснрсти, в котором выкатили инструменты, превращающие ИИ-агента в полноценного офицера безопасности корпоративного уровня.

IBM не просто дает «ручки», а открывает агентам доступ к ядру корпоративной защиты через сотни эндпоинтов, упакованных в стандарт MCP.

🛡 QRadar SIEM: Доступ к 728+ REST API эндпоинтам. Агент может смотреть алерты и самостоятельно искать атаки, запускать AQL-запросы и расследовать инциденты в реальном времени.

🔐 Guardium Security: Полный набор для защиты данных. Guardium Data Protection (621 эндпоинт) и Cryptography Manager (292 эндпоинта) позволяют агенту управлять ключами шифрования, запускать сканы на уязвимости и следить за комплаенсом.

🆔 Security Verify: Более 210 инструментов для управления идентичностью (IAM). Агент теперь умеет сам настраивать SSO, управлять пользователями и оркестровать воркфлоу проверки подлинности без ручного вмешательства в консоли.

Зачем это бизнесу:
Раньше для автоматизации SOC требовались километры хрупкого кода на Python. Теперь IBM стандартизирует хаос. Вы даете агенту MCP-протокол, и он общается с QRadar или Guardium сам.

Это кратное ускорение реакции на инциденты и перевод безопасности из режима «реагирования по логам» в режим «автономного патрулирования».

В эпоху, когда атаки становятся агентскими, защита обязана отвечать тем же. IBM собрала «трансмиссию», которая позволяет ИИ-мозгу управлять тяжелым вооружением кибербеза.

🧠 Будущее: Когда ИИ-агенты получат доступ к MDM, SIEM и IAM через единый протокол, понятие «ручной аудит» уйдет в прошлое.

Безопасность наконец-то станет непрерывным автономным процессом, а не квартальным отчетом.

#IBM #MCP #CyberSecurity #SIEM #IAM #Enterprise
------
@tsingular

IBM и архитектура цифрового суверенитета

IBM продвигает архитектуру цифрового суверинитета. Если раньше «цифровой суверенитет» был больше сферой юридической, то теперь это все больше переходит на физический уровень.
С учётом геополитической динамики, перспективы цифровой изоляции уже не кажутся далекими и для этого нужна инфраструктура.
Версия от IBM может выступить эталоном на корпоративном уровне.

🛡 Многоуровневый контроль: IBM делит суверенитет на данные (где лежат), операции (кто держит рубильник) и софт (кто владеет ключами). Если у вендора есть хоть одна лазейка к ключам шифрования — всё остальное превращается в маркетинговую тыкву.

🌍 Резиденство vs Юрисдикция: Факт того, что сервер стоит в Берлине, не делает данные немецкими. Важно, чья проверка (цифровая или физическая) имеет право постучать в дверь дата-центра.
IBM топит за «распределенные облака» (distributed cloud), где ИИ-стек живет у вас, а гибкость при этом остается облачной.

🧠 ИИ-страховка: Суверенитет сейчас, в том числе, это защита обучения своих ИИ моделей и агентов.

Скармливать проприетарные данные чужим моделям в «серых» юрисдикциях больше никто не хочет.

IBM подчеркивает: ИИ требует быстрой и защищенной инфраструктуры там, где данные возникают для обучения моделей "на местах".

💼 Бизнес аспекты: акцент делается на управлении рисками.
Данные, инфраструктура, доступ, ИИ модели становятся изолированными.

🔮 Будущее: Сплинтернет в действии.
Интернет задумывался как стирание границ, но через 40 лет мы пришли к их закрытию.
Облака становятся цифровыми посольствами с жестким периметром.

Каждая страна, - своя локалка.

#IBM #DataSovereignty #Cloud #cyberecurity
———
@tsingular

IBM, NVIDIA и Red Hat запускают DocLang: формат документов для ИИ

9 июня LF AI & Data Foundation (подразделение Linux Foundation) запустила рабочую группу DocLang Specification Working Group.
Основатели: IBM, NVIDIA и Red Hat.
Контрибьюторы: ABBYY и HumanSignal.
Задача, - создать открытый стандарт AI-ориентированного представления документов, который заменит зоопарк парсеров под PDF, DOCX и JPEG.

🔧 XML с ограничениями, заточенный под токенизаторы LLM. Каждый компонент получает смысловую метку, ограничивающую рамку и позицию в порядке чтения, модель читает структуру, а не гадает.
Прямое соответствие между единицами DocLang и единицами модели, - меньше издержек трансляции.
Совместим с Docling, тулкитом IBM с открытым кодом (2024) для разбора PDF, DOCX, PPTX в унифицированный формат.

💡 По данным ABBYY, 80% предприятий винят данные, а не модели, в задержке AI-проектов.
Фрагментация форматов вынуждает писать собственные парсеры под каждый источник.
DocLang решает эту проблему, как JSON для данных или HTML для веба: один стандарт, который модель читает напрямую.

💼 Единый слой абстракции между неструктурированными документами и AI. Предприятие перестаёт тратить недели инженеров на разбор, данные текут в агентов без трения.
Linux Foundation гарантирует нейтральное управление, стандарт не привязан к вендору.
Конверсия в DocLang прозрачна: пользователь просто загружает файл и получает ответ.

🔗
Спецификация
GitHub Docling
пресс-релиз LinuxFoundation

MD: "а как же я, на его месте должен был быть я!"

ожидание: "мы создадим стандарт, который избавит от недостатков все остальные стандарты и объединит в себе все приемущества"
реальность: +1 стандарт

#DocLang #AI #opensource #LinuxFoundation #IBM #NVIDIA
------
@tsingular

IBM показала первый в мире чип с техпроцессом меньше нанометра

25 июня IBM Research представила технологию чипов с техпроцессом на 0,7 нм — индустрия впервые пересекла нанометровый барьер и вошла в ангстремную эру.

Почти 100 миллиардов транзисторов на кристалле размером с ноготь, вдвое плотнее двухнанометрового узла IBM 2021 года.

📋 Ключевые цифры:
• 0,7 нм (7 ангстрем) — первый в индустрии субнанометровый техпроцесс
• ~100 млрд транзисторов на кристалле — вдвое плотнее 2 нм
• +50% производительности или −70% энергопотребления относительно 2 нм
• SRAM-ячейки уменьшены на 40% — критично для AI-чипов с высокой пропускной способностью

💡 Ключевая инновация — архитектура Nanostack: трёхмерная укладка нанолистов со смещением, где каждый слой может использовать свой материал.
Это переизобретение того, как чип строится физически: 3D-интеграция позволяет независимо оптимизировать производительность и энергопотребление на разных слоях.
IBM уже показала работающий CMOS-инвертор с ожидаемыми характеристиками переключения, а в Олбани скоро запустят High NA EUV-литограф от ASML — ключевой инструмент для производства в таких масштабах.

💼 Последствия для рынка:
• IBM оценивает путь до производства в пять лет и утверждает, что Nanostack поддержит ещё минимум десятилетие масштабирования
• Партнёры по R&D: Lam Research, Tokyo Electron, SCREEN Semiconductor Solutions
• IBM параллельно выделяет квантовый foundry Anderon в самостоятельный бизнес — классические и квантовые вычисления расходятся по разным трекам

Что интересно,- Huawei ранее уже показал похожую 3д технологию упаковки чипа, на которых они уже произвели сотни чипов и к 2031му планируют снизить размерность до 14 ангстрем.

#IBM #чипы
———
@tsingular

Label Studio научилась размечать документы в DocLang

IBM вместе с HumanSignal выкатили связку для работы с документами: у Label Studio появился интерфейс разметки прямо на страницах и нативный экспорт в DocLang. Это первая платформа разметки с поддержкой открытого стандарта.

🔧 Как устроено:
В чём засада: публичные датасеты никогда не похожи на ваши настоящие бумаги. Поэтому цикл оптимизировали под свои документы:
собираете выборку из своих счетов, договоров и отчётов
Docling через бекенд IBM watsonx сам делает первичную разметку
человек правит предсказание: рамки элементов, порядок чтения, таблицы со склеенными ячейками
вкладка DocLang в реальном времени показывает XML и превью страницы
на выходе архив .dclx со структурой и картинками страниц
Поправить готовое предсказание заметно быстрее, чем размечать с чистого листа.

📊 Зачем оно нужно:
Итог разметки: ваш собственный золотой набор сразу под две задачи.
Первая: гонять каждую новую версию Docling на своих документах и ловить регрессии до продакшна.
Вторая: собирать примеры под файнтюн своих форматов.
Бонусом: бумаги с низкой уверенностью уходят человеку на проверку и возвращаются правильным DocLang.

🌐 Контекст:
DocLang это открытый стандарт представления документов от LF AI & Data, запущенный в июне.
Стандарт поддержан IBM, NVIDIA, Red Hat, ABBYY и HumanSignal.
И теперь у него появился первая независимая реализация в Starter Cloud и Enterprise подписках у Label Studio с пробным периодом в две недели.
Новый аккаунт watsonx даёт 30 дней и 5000 страниц бесплатно.

📎 https://humansignal.com/blog/docling-labelstudio/

Понятно, что у нас это не применишь, но интересно как вектор развития и поскольку стандарт открытый, - можно залабать свою версию.

#DocLang #разметка #OCR #Docling #IBM #LabelStudio
———
@tsingular