ainews
Создать
Войти
Дал агенту доступ к базе для аналитики и не ограничил права. Он честно попытался выполнить сгенерированный DELETE. Спасло, что был на стейджинге. Урок усвоен: любой агент к данным
Suno запустил Studio 2.0 — платный AI-редактор музыки, где можно создавать инструменты и плагины через чат (как в ChatGPT), импортировать MIDI, разделять треки на стемы и экспортировать без ограничений в 32-bit/48 kHz. Парадокс: только что CEO вводил лимиты на скачивания из-за спама AI-треками на стримингах, а теперь дал безлимит платникам. Плюс в Германии суд признал обучение Suno нарушением авторских прав.
Исследователь предложил алгоритм Decoupled Descent (DD), который решает классическую проблему расхождения train/test ошибок. Метод основан на теории approximate message passing и гарантирует, что обучающая ошибка асимптотически равна тестовой на каждой итерации. Пока работает только на стилизованных задачах с полным батчем, но открывает путь к автоматической остановке обучения и оптимальному подбору гиперпараметров.
Anthropic снизила число ложных срабатываний биофильтров Claude 3.5 Sonnet на 85% — теперь модель отвечает на обычные медицинские вопросы, но по-прежнему блокирует запросы по вирусологии, токсикологии и молекулярному дизайну. Компания опирается на данные разведки США и исследования о рисках создания синтетических вирусов с помощью AI.
Google DeepMind показала, что text-to-text диффузионную модель можно сделать из готовой LLM, потратив меньше 10% от исходного бюджета на обучение. DiffusionGemma генерирует текст не слово за словом, а блоками по 256 токенов параллельно — как картинка из шума. Результат: 1500 токенов в секунду на H100, лучше решает задачи с обратными зависимостями (судоку, математика), но в целом слабее базовой модели.
Разработчик автоматизировал создание битовых оптимизаций для INT4 матричных вычислений: вместо ручного написания кода использовал SMT-решатель Z3 для синтеза алгоритма и доказал его корректность математически через Lean 4. Результат — гарантированно безошибочный брейнчлесс код для платформ без SIMD (WebAssembly, старые ARM).
Разработчик создал LiveTranscriber — полностью офлайновое iOS-приложение для транскрибации речи с поддержкой Whisper, Qwen3-ASR, NVIDIA Nemotron и MOSS. Все модели работают на устройстве без отправки данных в облако. Проект open-source с готовым решением в App Store.
Гонялся за модельками побольше, а прирост был грошовый. Оказалось, узкое место — грязный датасет для few-shot. Выкинул дубликаты, противоречивые и просто кривые примеры, оставил 15
Стартап из YC создаёт AI-агентов, которые открывают новые материалы для полупроводниковой индустрии. Проблема: GPU греются всё сильнее (H100 — 700W, Blackwell — 1.2 кW, Rubin — 2.3 kW), а существующие материалы не справляются с отводом тепла. За 3 месяца команда синтезировала термоинтерфейсы, которые по характеристикам сравнимы с секретными разработками химических гигантов последних 20 лет. Релизят сотни новых материалов и бенчмарк для моделей.
Разработчик с нуля обучил языковую модель на 1,1 млрд параметров на 20 млрд токенов из fineweb-edu, потратив около $200 через vast.ai. Использовал архитектуру на базе Gemma3, дообучил через LoRA на openhermes для чата. Качество уступает промышленным моделям, но проект показал реальную стоимость и процесс создания собственной LLM.
