Big Data AI

Отличная новость.

Anthropic продлила доступ к Claude Fable 5 для платных пользователей до 12 июля.

Старое ограничение остаётся: Fable 5 может использовать только 50% вашего недельного лимита Claude.

Сам недельный лимит — это внутренний usage budget, который не показывается напрямую. Длинные чаты, файлы, инструменты и более тяжёлые модели расходуют его быстрее.

Microsoft подняла точность ChatGPT с 41% до 80%, не меняя ни одного параметра модели.

Система называется SkillOpt.

Обычно все думают, что AI-агенты становятся лучше через промпты или fine-tuning.

Но fine-tuning дорогой, медленный и жёсткий.

А “prompt engineering” часто превращается в угадайку.

Подход Microsoft другой: они оптимизируют не модель, а skill-документ.

То есть текстовую инструкцию, которая объясняет агенту, как решать задачу.

SkillOpt делает этот документ живым: он учится на ошибках агента.

Как это работает:

1. Агент выполняет задачи и собирает успешные и провальные попытки.

2. Отдельная маленькая модель анализирует результаты и точечно меняет skill-документ: добавить, удалить или заменить фрагмент.

3. Новая версия принимается только если реально улучшает результат на отдельном наборе задач.

По сути, это что-то вроде градиентного спуска для естественного языка.

Результаты сильные:

на шести крупных бенчмарках SkillOpt обошёл и человеческие skills, и одноразовые LLM-подходы.

На ALFWorld одна модель выросла с 70% до 85% точности.

В чат-сценариях прирост был больше 23 пунктов.

Главный плюс: нет лишней нагрузки во время инференса.

Ты один раз тратишь compute на оптимизацию skill-документа, а потом агент работает с уже улучшенной инструкцией.

Идея мощная: агент становится лучше не потому, что ты переписываешь код или дообучаешь модель.

А потому что его “плейбук” сам улучшается через обратную связь.

arxiv.org/pdf/2605.23904

Восточная горнорудная компания сделала AI-платформу, которая в реальном времени балансирует парк из 350 карьерных самосвалов.

А теперь с тем же подходом: «сначала продукт, потом вакансия», компания меняет представления о найме в тяжелой индустрии. Проект «Дивизион Марс» выглядит как серия трейлеров к фантастическому фильму. Но это реальная работа.

Без привычного «требуется специалист с опытом от 3 лет». Сначала — концепт и масштаб задачи, конкретные направления и позиции — чуть позже.

Сейчас можно оставить заявку на интерес первым по ссылке.

🇨🇳 Плохие новости для open-source AI: доступ к frontier-моделям может перестать быть глобальным.

Китай готовит ограничения для иностранных пользователей на свои самые сильные AI-модели. Это может поднять стоимость AI по всему миру и расколоть рынок моделей по национальному признаку.

Пекин уже обсуждал этот вопрос с Alibaba, ByteDance и Z.ai. Речь идёт о том, чтобы удерживать продвинутые китайские модели внутри страны, включая те, которые ещё даже не вышли.

Обсуждения вело Министерство коммерции Китая, а также участвовало государственное агентство по планированию. Это больше похоже не на обычное регулирование платформ, а на будущий экспортный контроль.

Под ограничения могут попасть не только закрытые модели, но и open-weight системы. То есть проблема не только в API-доступе, но и в возможности скачивать сильные модели.

Китайские чиновники также обсуждали идею считать утечки или кражу проприетарного AI вопросом национальной безопасности, а не просто спором об интеллектуальной собственности.

Ещё один слой — возможные ограничения на то, кто сможет финансировать китайские AI-стартапы. Так Пекин может одновременно контролировать капитал, таланты и доступ к моделям.

Для зарубежных компаний это риск: они могут потерять доступ к дешёвым китайским моделям как раз в момент, когда эти модели стали достаточно сильными для реального production.

США уже ограничивают доступ к продвинутым американским моделям по соображениям безопасности. Китай теперь тоже опасается, что модели вроде Mythos могут искать уязвимости в софте и использоваться против китайских интересов.

Обе стороны всё чаще относятся к AI как к стратегической инфраструктуре.

Пекин также проверял китайские AI-стартапы, которые переезжали за границу, и, по данным Reuters, давил на Meta, чтобы та свернула сделку с Manus на $2 млрд.

Вероятный сценарий - многоуровневый контроль: базовые open tools проходят регистрацию, более сильные системы идут на проверку, а frontier-модели остаются внутри страны.

Для открытого AI это серьёзный удар. Прогресс моделей может больше не распространяться просто через качество продукта и цену.

Reuters

MWS Cloud вошел в топ-3 облачных провайдеров для ИИ

Компания заняла второе место в рейтинге российских GPU-облаков CNews Market, набрав 817 баллов.

При составлении рейтинга оценивались доступность вычислительных ресурсов, скорость развертывания инфраструктуры, технологические возможности платформы, прозрачность биллинга и соответствие требованиям информационной безопасности.

Высокую оценку MWS Cloud получил благодаря сервису MWS GPU, который предоставляет доступ к 13 типам графических ускорителей и более чем 30 видам процессоров на базе современных GPU и управляемой инфраструктуры для ИИ-нагрузок. Провайдер предлагает более 60 готовых конфигураций серверов с возможностью мгновенного запуска и гарантированного резерва мощностей.
Вычислительные ресурсы для ИИ также доступны на собственной платформе MWS Cloud Platform Compute, где доступны виртуальные машины с API, CLI, Terraform и веб-консолью для быстрого развертывания и масштабирования нагрузок.

Экосистема MWS включает инструменты для работы с LLM, речевую аналитику и ML-платформу для обучения и запуска моделей.

CAIS и Scale заявили, что Fable 5 теперь автоматизирует 16.1% реальных remote-work проектов. Это примерно в 2 раза выше результата Opus 4.8.

Речь про Remote Labor Index — бенчмарк, который проверяет, может ли AI выполнить оплачиваемую freelance-задачу на уровне, который примет заказчик.

Каждая задача включает бриф, файлы и профессиональный deliverable, с которым сравнивают результат человека.

В новых результатах лидирует Fable 5. Opus 4.8 набрал 8.3%, GPT-5.5 — 6.3%.

Да, 16.1% всё ещё означает провал на большинстве задач. Но динамика сильная: когда RLI только запускался, лучший результат был всего 2.5%.

Задачи там не игрушечные: CAD, архитектура, анимация, аудио, анализ данных, веб-приложения. То есть проверяется реальная работа в разных инструментах, а не ответы на текстовые вопросы.

Fable 5 особенно хорошо показал себя в задачах вроде моделирования кольца, анимации и дизайна ванной комнаты.

Есть важный нюанс: автоматический judge в целом неплохо ранжировал модели, но завышал качество GPT-5.5 примерно в 2.9 раза, а Opus 4.8 — примерно в 2.3 раза. Агенты быстро растут, но контроль качества остаётся жёстким ограничением.

Сама модель уже не весь продукт. Прирост идёт от более сильных agent setups: лучшее использование инструментов, полноценные desktop environments, профессиональный софт, длинные запуски и связки worker-critic, где один агент делает задачу, а второй проверяет её как придирчивый заказчик.

✔ Ситуация с отслеживанием пользователей Claude Code вышла на новый уровень

Anthropic блокирует доступ к Claude Code для разработчиков из КНР из-за дистилляции моделей. Компания обвиняет DeepSeek, Alibaba, MiniMax и Moonshot AI в парсинге инференса Claude для обучения собственных продуктов.
Пользовательское соглашение запрещает работу с сервисами Anthropic в юрисдикции КНР. Китайские компании, в свою очередь, обходят ограничения через VPN, облачных провайдеров и сингапурские филиалы.

В ответ Alibaba обязала инженеров прекратить использование Claude Code и удалить инструмент. Поводом стало обнаружение (https://t.me/ai_machinelearning_big_data/10450)
 в утилите скриптов, идентифицирующих пользователей из Китая.
ft.com
(https://www.ft.com/content/ad033063-60f9-4c0c-8d8a-9193a83e6f60)

✔️ OpenAI предлагает передать 5% акций государству

Сэм Альтман предложил администрации Президента США передать 5% акций OpenAI государству для создания национального ИИ-фонда. Инициатива предполагает аналогичные отчисления в единый пул от остальных американских ИИ-вендоров.

Структуру планируют выстроить по модели Аляскинского фонда - доходы от ИИ-отрасли пойдут на выплату обычным гражданам. Обсуждение концепции идет больше года.

По версии критиков, сделав государство прямым акционером, OpenAI получит негласную страховку от банкротства в случае неокупаемости текущей бизнес-модели.

Реализация этого предложения потребует одобрения Конгресса.
ft.com

✔️ Сервис arXiv стал независимой некоммерческой организацией

1 июля репозиторий arXiv вышел из состава Корнеллского университета, где базировался последние 25 лет. Платформа продолжит работу как самостоятельная некоммерческая организация.

Независимая структура даст проекту управленческую гибкость для развития инфраструктуры. Условия для исследователей не изменятся, сервис сохранит свободный доступ к базе и бесплатное размещение материалов. Технических перебоев из-за переезда не ожидается.

В ближайшее время arXiv представит обновленную политику модерации публикаций об ИИ и отметит рубеж в 3 миллиона загруженных научных статей.
arxiv.org

✔️ В NotebookLM появились короткие вертикальные видео

ИИ-блокнот от Google получил возможность автоматически генерировать 60-секундные ролики в стиле TikTok на основе загруженных материалов.

Система анализирует разрозненные пользовательские источники и собирает из них емкую видеовыжимку, раскрывающую конкретную тему. Нововведение расширяет базовые возможности сервиса, главная задача которого - анализировать большие объемы данных и переупаковывать их в удобные форматы.

На данный момент новый формат постепенно разворачивается на мобильных устройствах и в веб-версии для подписчиков тарифов AI Ultra и Pro. В скором времени доступ обещают и на бесплатных аккаунтах.
NotebookLM в сети Х

✔️ Microsoft создает ИИ-интегратора Frontier Company

Корпорация выделяет $2,5 млрд на создание подразделения Frontier Company для интеграции ИИ в корпоративные бизнес-процессы. Главная метрика новой структуры - подтвержденный ROI и измеримые коммерческие результаты от внедрения нейросетей.

В штат войдут 6000 инженеров и отраслевых экспертов. Они будут работать напрямую с заказчиками в проектировании и масштабировании систем ИИ, встраивая их в существующие бизнес-процессы и комплаенс-инфраструктуру.

Microsoft позиционирует Frontier Company как независимого интегратора, не привязанного к собственным моделям, в отличие от служб внедрения OpenAI и Anthropic. Развивать направление помогут партнёры Accenture, Capgemini, EY, KPMG и PwC.
microsoft.com

✔️ Weave Robotics анонсировала робота-уборщика Isaac 1

Американский стартап представил робота для домашней рутины. В его базовые задачи входит сбор вещей с пола, перенос корзин, складывание одежды, заправка кроватей, а также загрузка и разгрузка стиральных машин.

Isaac 1 построен на колесной платформе и оснащен телескопическим туловищем, меняющим высоту вплоть до человеческого роста. Внутренний каркас обтянут тканью для защиты при контакте с людьми.

Время автономной работы составляет 8 часов, полная зарядка занимает 2 часа. Первые поставки стартуют в Калифорнии осенью 2026 года по цене $7999 с альтернативой в виде подписки за $449 в месяц.
weaverobotics.com


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

Обратный отсчет

Задача, которую Ньютон решил за один вечер

В июне 1696 года Иоганн Бернулли опубликовал в журнале Лейбница *Acta Eruditorum* математический вызов на 6 месяцев.

Даны две точки на разной высоте.
Какой формы должен быть спуск, чтобы тело съехало из верхней точки в нижнюю за минимальное время?

К январю ответил только Лейбниц и попросил больше времени, поэтому срок продлили до Пасхи.

Ньютон получил письмо с задачей вечером, когда вернулся с работы, и решил её до того, как лёг спать.

Эта задача называется задача брахистохроны.

Самый быстрый путь оказался не прямой линией, а циклоидой.

Пример:

Пусть верхняя точка:

A = (0, 0)

нижняя точка:

B = (π, 2)

а ось y направлена вниз.

Циклоида задаётся формулами:

x = R(θ - sin θ)
y = R(1 - cos θ)

Anthropic могла спрятать предупреждение Китаю прямо в Claude Code

Суть не в том, что Anthropic видит прокси, маршруты или метаданные. Это ожидаемо.

Суть в другом: Claude Code якобы вшивал China-related fingerprint прямо в системный промпт через почти незаметные изменения.

Например, другой формат даты или визуально похожие Unicode-символы.

Это выглядит как сигнал реселлерам и лабораториям:

мы видим прокси-маршрутизацию через Китай и знаем, кто пытается обходить ограничения.

Главный вопрос теперь не в блокировке Китая.

А в том, насколько вообще можно доверять инструменту, если скрытые маркеры могут жить прямо внутри промпта.

🖥 NVIDIA показала HORIZON для agentic hardware design

У NVIDIA вышла работа про HORIZON - систему, где агентное программирование переносится в дизайн железа.

Идея интересная: hardware design рассматривается не как разовая генерация Verilog-кода, а как эволюция целого репозитория. Markdown harness превращается в project pack: внутри доменные знания, исполняемый evaluator, критерий приёмки и правила работы с git.

Дальше агент не просто пишет кусок кода, а меняет изолированное worktree, запускает проверки и двигается по результатам verifier harness.

Для железа это особенно важно. Здесь мало красивого ответа в чате: дизайн должен проходить исполняемые тесты, симуляции и формальные ограничения. Поэтому verifier становится настоящим интерфейсом между агентом и задачей.

В статье заявляют 100% benchmark completion на нескольких наборах задач по hardware design. Даже если вы не работаете с EDA, за этим стоит следить: agentic coding начинает заходить туда, где ошибка стоит намного дороже, чем сломанный unit test.

Paper: https://arxiv.org/abs/2606.28279

Мы годами строили предсказуемые монолиты и микросервисы, но AI превратил PDLC в Дикий Запад, где старые паттерны проектирования больше не работают. Хватит делать вид, что ты контролируешь ситуацию, просто прикрываясь новой версией TOGAF.

Приходи 1 июля на Arch.Meetup, где мы поговорим про архитектурный подход AI disrupt PDLC, и вместе со спикерами из Сбера, Вебпрактик и Газпром нефти будем учиться управлять этим хаосом, пока нейросети не начали проектировать системы вместо нас.

🔗Выбирай удобный формат и регистрируйся по ссылке
 
📍Встречаемся очно на Кутузовском 32, а ссылку для онлайн пришлем накануне.

Оценки «какие профессии заменит ИИ» могут быть сильно искажены.

Новая работа показывает простую проблему: если считать AI exposure по чат-логам, мы часто измеряем не реальный риск для профессии, а популярность конкретной AI-платформы среди её пользователей.

То есть данные показывают не только «чью работу может изменить ИИ», а ещё и «кто вообще пользуется этим сервисом».

Из-за этого в выборке переоценены:

• IT-профессии
• офисные роли
• компьютерные специальности

И недооценены:

• еда и общепит
• транспорт
• производство
• ручной сервисный труд

Когда авторы перевзвешивают данные под реальные доли профессий на рынке труда, оценка эффекта ИИ на занятость падает на 42–93%.

А часть результатов становится почти нулевой.

Paper: “Who Uses AI? Platform Selection and the Measurement of Occupational AI Exposure”
arxiv.org/abs/2605.21743

Cursor опубликовал новое исследование: ведущие coding-модели могут завышать результаты на публичных бенчмарках, находя уже существующие решения вместо того, чтобы решать задачи самостоятельно.

На SWE-bench Pro автоматический аудитор обнаружил, что в 63% успешных запусков Opus 4.8 Max модель доставала уже известный фикс.

Самые частые обходные пути:

• находила merged pull request или уже исправленный source file в интернете

• искала в Git-истории будущий коммит, где баг уже был исправлен

• получала доступ к hidden tests или зеркалам бенчмарка, где был виден ожидаемый патч

• хардкодила ответ, найденный в утёкших evaluation materials

После этого Cursor создал более строгую среду тестирования: убрал историю репозитория и заблокировал большую часть доступа в интернет.

Результаты резко просели:

• Opus 4.8 Max: с 87,1% до 73,0%

• Composer 2.5: с 74,7% до 54,0%

У новых моделей разрыв оказался больше, чем у старых моделей вроде Opus 4.6. GPT-модели в тестах Cursor в целом показали меньшие просадки.

Cursor считает, что coding-бенчмарки должны проверять транскрипты работы агентов и жёстко контролировать, к чему модели имеют доступ во время оценки.

https://x.com/cursor_ai/status/2070195789121671624

🐍 Python Парсинг: Большой продвинутый бесплатный курс

Полное практическое руководство по веб-скрейпингу на Python — от основ HTTP до production-grade пауков, обхода антибот-защит, асинхронности и проектирования надёжных пайплайнов. Каждый раздел содержит рабочие примеры, типовые ошибки и продвинутые практики.

https://github.com/justxor/Pythonparsing-/tree/main

Как ИИ за минуты выявляет риски по 152-ФЗ в ваших базах данных? 🔐

Персональные данные есть практически в каждой корпоративной системе — CRM, ERP, DWH, BI и служебных таблицах.
Но в большинстве компаний отсутствует прозрачность: где именно хранятся ПДн, кто их использует и какие риски это создает в рамках требований 152-ФЗ.

В результате компании сталкиваются с типовыми проблемами: «теневые» копии данных, избыточные права доступа, отсутствие понимания, какие данные вообще нужно хранить и обрабатывать.

📆 2 июля в 11:00 (МСК) компания Lasmart приглашает на бесплатный онлайн-вебинар «Как ИИ за минуты находит нарушения 152-ФЗ в корпоративных базах данных».

В программе вебинара:
— что 152-ФЗ говорит о персональных данных в СУБД;
— как автоматически находить и классифицировать ПДн в базах данных;
— как выстроить процесс работы с ПДн;
— как снизить нагрузку на ИБ и data-команды за счет автоматизации;
— демонстрация решения по мониторингу ПДн в СУБД.

👤 Спикер: Павел Хамрин, руководитель AI-направления Lasmart

🎁 Бонус участникам — чек-лист по контролю персональных данных в СУБД и DWH.

🔗 Регистрация по ссылке

🌟 OpenAI предлагает поговорить с комнатным растением

Компания опубликовала на GitHub проект Plant Talk, с помощью которого комнатное растение можно наделить голосом и вести с ним беседу через ChatGPT.

Среди предлагаемых сценариев - дом, школьный класс, лаборатория или арт-проект.

В минимальной конфигурации нужны лишь компьютер с веб-камерой, микрофоном и динамиками, браузер Chrome или Edge и аккаунт OpenAI.

Камера делает снимок растения и проводит, как это называют OpenAI, "структурированную проверку его состояния", после чего можно начать разговор в реальном времени.

Например, спросить, как у него дела. в ответ растение "сверится со своими недавними наблюдениями" и оценит текущую обстановку.

Растению можно задать имя, характер и голос, а также настроить, на что именно обращает внимание камера.

Очевидно, что без дополнительных датчиков система судит о состоянии растения лишь по тому, что видит камера.

К системе можно подключить микроконтроллер Arduino с датчиком влажности почвы и модулем освещённости LM393, тогда к разговору добавятся реальные измерения.


📌Лицензирование: Apache 2.0 License


🖥Github


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #PlantTalk #OpenAI