Популярное за неделю

Б безопасность ·24 июл 2026

Свалка размером с 250 Эйфелевых башен: как AI-бум превращается в токсичную катастрофу

Бум ИИ порождает гигантские дата-центры, которые уже через несколько лет превращаются в горы электронного мусора. К 2030 году только оборудование для AI будет генерировать 2,5 млн тонн токсичных отходов ежегодно — эквивалент 250 Эйфелевых башен. Свинец, ртуть и мышьяк из выброшенных серверов уже отравляют воду и почву на свалках в странах вроде Кении, а ООН бьёт тревогу и требует сделать разработку AI устойчивой.

0 128

И инструменты ·6 авг 2026

Фреймворки для AI-агентов: разница в цене до 3х, в скорости — вдвое

Composio протестировала DeepSeek V4 Flash на четырёх агентских фреймворках (Claude Code, Codex, OpenCode, Oh My Pi) на 30 реальных задачах. Результат: выбор обёртки вокруг модели меняет стоимость в 3 раза, скорость — в 2,2 раза. Claude Code самый быстрый (122 сек), но дорогой ($0.195 за задачу). OpenCode самый дешёвый ($0.073), но медленнее. Oh My Pi лидирует по проценту успешных задач (17/30), но самый медленный (272 сек).

0 30

Р регулирование ·24 июл 2026

Минимальный набор доказательств для госзакупок AI-систем

Государственные учреждения часто получают сотни страниц документации от AI-вендоров, но не могут ответить на базовые вопросы: какая именно модель использовалась, насколько тесты релевантны их задачам, что происходит при обновлении модели. Статья описывает, какой минимальный набор связанных документов необходим, чтобы независимый эксперт мог оценить предлагаемую систему и принять обоснованное решение о закупке.

0 132

И исследования ·22 июл 2026

SymptomAI от Google: ИИ ставит диагнозы точнее врачей в половине случаев

Google Research провёл масштабное исследование (почти 14 тысяч участников) конверсационного ИИ-агента SymptomAI на базе Gemini Flash 2.0, который собирает анамнез и составляет дифференциальный диагноз. Панель врачей в слепом тесте чаще предпочитала диагнозы ИИ, чем коллег-клиницистов. Точность подтверждали данные с носимых устройств Fitbit.

0 132

И инструменты ·27 июл 2026

Kimi AI открыла AgentENV — систему для обучения AI-агентов на тысячах виртуальных машин

Moonshot AI (создатели Kimi) и kvcache-ai выпустили в открытый доступ AgentENV — распределённую платформу для обучения AI-агентов методом подкрепления. Система запускает каждого агента в изолированной микро-виртуальной машине Firecracker, умеет мгновенно сохранять состояние (снепшоты за 50 мс), клонировать окружения на лету и масштабироваться на кластеры. Используется для тренировки модели Kimi K3 с 2,8 триллионами параметров.

0 95

И исследования ·23 июл 2026

GPT-5.5 провалил новый визуальный тест: 10,6% против 96,1% у людей

Новый бенчмарк ActiveVision показал критический провал передовых AI-моделей в задачах, требующих повторного анализа изображений. GPT-5.5 справился лишь с 10,6% заданий, Claude Fable 5 — с 3,5%, в то время как люди показали 96,1%. Ключевой момент: модели не могут исправить ситуацию даже написав собственный код для решения задач.

0 134

И исследования ·2 авг 2026

Пропасть силлогизма: почему формальная логика — это не рассуждение, и что это значит для ИИ

Автор утверждает, что символьный ИИ неверно истолковал Аристотеля: силлогизм был инструментом для демонстрации уже добытого знания, а не моделью процесса мышления. Попытка свести рассуждение к формальной логике привела к полувековому кризису символьного ИИ, который блестяще доказывал теоремы, но провалился на задачах, с которыми люди справляются легко.

0 67

И инструменты ·29 июл 2026

SeedVR2-1.4B: upscaler-модель в 6 раз легче ByteDance, которая влезает в 16 ГБ RAM

Энтузиаст дистиллировал 7B-параметровую модель апскейла SeedVR2 ByteDance в 1.4B версию с 6 слоями вместо 36. Результат: 2.7 ГБ на диске вместо 15.3 ГБ, работает в 4.6 ГБ оперативки вместо 14–16 ГБ, в 1.6–5.6× быстрее. Качество близко к учителю на 2×–4× масштабе, на 8× деградирует, но остается юзабельным.

0 90

И инструменты ·30 июл 2026

Tencent открыл AngelSpec — фреймворк для обучения драфтеров спекулятивной декодировки под разные типы задач

Tencent выложил AngelSpec — torch-фреймворк для обучения черновых моделей в спекулятивной декодировке. Вместо одной универсальной модели обучает две: MTP для диалогов, DFly для кода и математики. На Qwen3-8B и Hy3-A21B прирост acceptance length до 60%, особенно на код и формальные рассуждения.

0 81

Б бизнес ·29 июл 2026

Почему большинство стран остаются потребителями AI, а не создателями — и что с этим делать

AI-инфраструктура концентрируется в США и Китае: 87% мирового облачного экспорта контролирует Америка, а у остальных стран нет ни вычислительных мощностей, ни навыков, ни влияния на разработку систем. Цифровое неравенство превращается в экономическое и политическое — кто не строит свои модели, тот теряет голос в том, как AI будет работать.

0 88