РГБ делает нейропоиск по библиотечным фондам

Российская государственная библиотека и MWS AI создают платформу для поиска и анализа библиотечных фондов с помощью искусственного интеллекта. Один инструмент должен искать научные работы по смыслу запроса, другой – находить нужные фрагменты внутри уже оцифрованных книг.

Отдельный инструмент, по замыслу разработчиков, займётся анализом нарративов – способов, которыми тексты описывают одну тему или событие. Приводят такой пример: он сможет показать, как в советской прессе разных десятилетий менялось отношение к кибернетике, какие люди и учреждения упоминались и чем различались описания одного исторического эпизода. Система извлечёт из книг имена, организации и места, а затем свяжет документы в граф знаний. Предполагаем, что у старых и малоизвестных книг благодаря такому поиску может появиться второй шанс.

Пока проект находится на стадии пилотов и разработки отдельных инструментов. Во время экспериментов поиск находил подходящие работы как минимум для семи запросов из десяти, но размер выборки, критерии релевантности и сравнение с обычным поиском не раскрыты. Сроки запуска тоже не названы. ИИ-инструменты будут собирать в MWS AI Agents Platform. Данные разместят на серверах РГБ, а позже платформу хотят предложить другим библиотекам страны.

Почта хочет купить оператора ради облаков и ИИ

Почта Италии предложила 13,5 миллиардов евро за Telecom Italia – бывшую телефонную монополию и одного из крупнейших операторов страны, работающего под брендом TIM. Покупку компания планирует осуществить на свои деньги: государство контролирует около двух третей акций почты, но сама она прибыльна и зарабатывает не столько на письмах и посылках, сколько на банковских услугах, страховании и платежах. Компания уже владеет 20% TIM, а теперь хочет получить оператора целиком.

Одна из главных причин сделки – инфраструктура для облаков и ИИ. После продажи фиксированной сети в 2024 году у TIM остались мобильный и корпоративный бизнес, облачные сервисы, кибербезопасность и дата-центры общей мощностью 125 мегаватт. После объединения вычислительные узлы предполагается размещать не только в существующих ЦОДах, но и на телекоммуникационных площадках, в бывших сортировочных центрах и, возможно, со временем рядом с базовыми станциями на краю сети.

С помощью этой сделки Почта Италии рассчитывает превратиться в крупного поставщика цифровой инфраструктуры для государства, медицины, обороны и зарубежных технологических компаний, которым нужны местные серверы и каналы связи. Конкретных площадок, сроков и объёмов инвестиций компании не назвали.

Российские ИИ-помощники учатся говорить и слушать

Сбер обновил GigaChat Audio – модель для анализа голосовых сообщений и длинных записей. По словам компании, она распознаёт эмоции и различает спикеров, ищет нужные фрагменты в аудио продолжительностью до трёх часов и выдаёт ответы с таймкодами. Версию модели GigaChat3.1-Audio-10B выложили в открытый доступ, поэтому на её основе можно делать расшифровщики встреч, поиск по звонкам и другие сервисы. Голос ГигаЧата при этом не обновился: нововведение касается способности модели слушать, а не говорить.

Яндекс же как раз занялся умением говорить. Компания запустила в приложении Алисы режим «Поговорить». В нём Алису научили вести непрерывный диалог, реагировать на перебивания, менять темп, громкость и интонацию. Голос получился правдоподобным и, по ощущениям, заметно живее, чем у нынешнего ГигаЧата или даже некоторых зарубежных конкурентов. Правда, полезнее от этого режим не становится: он официально поддерживает только русский, не умеет искать информацию, проводить исследования, использовать инструменты или выполнять большую часть обычных функций Алисы. Это скорее публичная демонстрация нового голоса и развлечение на один раз, чем полноценный голосовой помощник.

Российские разработчики пока собирают продукт по частям: у Сбера появилась открытая модель, которая умеет слушать и анализировать, у Яндекса – голос, который почти ничего не умеет. Остаётся вопрос, кто первым успеет сделать универсального ассистента. Будет неплохо, если новый голос Алисы со временем получит все возможности и станет основным голосовым интерфейсом Яндекса. Главное – не просить её перейти на английский: несмотря на то, что официально язык не поддерживается, модель на нём говорит. И делает это с гипертрофированным русским акцентом. Вот тебе и slavic girl.

Яндекс поднял цену на облако, прикрывшись ИИ

Яндекс разослал письма счастья о том, что цена на Яндекс 360 вырастет. Например, для тарифа «Для себя 1 ТБ» стоимость годовой подписки вырастет на 700 рублей, то есть примерно на 30%. Если формально это подписка на всю цифровую экосистему Яндекс 360 с Почтой, Документами, Досками, Телемостом и остальными сервисами, то, подозреваем, многим от неё нужно именно место на Диске. К тому же, некоторые функции вроде синхронизации и загрузки больших файлов без подписки не работают.

При этом вместе с новой ценой пользователи практически не получат ничего нового: в справке Яндекс уточняет, что наполнение тарифов не меняется. Подорожание объясняют уже добавленными сервисами и затратами на дальнейшее развитие. Например, ранее добавленными Досками и обновлёнными Документами, а также интеграцией ИИ. Алиса, по словам компании, может анализировать файлы и переписки, пересказывать письма, писать и редактировать тексты, обрабатывать фотографии и работать с таблицами.

В итоге финансовое бремя спонсирования экспериментов Яндекса с ИИ ложится на пользователя, который может ни разу не воспользоваться ИИ-функциями. Отдельного тарифа для тех, кому просто нужно место на Диске, нет: вместе с ним пользователь в обязательном порядке получает Алису, Доски, пересказы писем и всё остальное. Подобная политика навязывания сервисов появилась у компании не сегодня. По той же схеме устроен Плюс: нельзя отдельно оплатить только Музыку или каталог Кинопоиска – приходится брать весь пакет вместе с Книгами, баллами и другими «преимуществами». Теперь этот подход добрался и до облачного хранилища.

ИИ массово заговорил на пещерном языке

Разработчики начали превращать ИИ-агентов в пещерных людей, чтобы меньше платить за их ответы. Новая утилита Caveman запрещает моделям здороваться, извиняться, повторять вопрос и подробно рассказывать о проделанной работе. Да и вообще говорить что-либо лишнее. Вместо «Да, вы абсолютно правы, в коде действительно есть баг, который я пропустил, но теперь он успешно исправлен» агент отвечает: «Баг найти. Баг исправить. Хороший код».

Caveman придумал 19-летний студент Юлиус Брюссе. Первоначальную версию он написал примерно за десять минут в качестве шутки. Теперь у проекта около 89 тысяч звёзд на GitHub и поддержка Claude Code, Codex, Gemini, Cursor, Copilot и десятков других агентов. Причина популярности вполне понятна: ИИ-сервисы постепенно переходят от подписок к оплате фактического расхода токенов. Тот же GitHub Copilot с 1 июня отдельно считает входные, выходные и кешированные токены. Пока Tesla вводит для сотрудников недельные лимиты на ИИ, независимые разработчики просто учат модель отвечать глупее.

Авторы Caveman заявляют, что утилита сокращает видимые ответы в среднем на 65%. Правда, она не уменьшает входной контекст, вызовы инструментов и внутренние рассуждения, поэтому весь счёт настолько не уменьшится. В тестах Better Stack длинная сессия подешевела примерно на 39%, а одиночный запрос при этом даже оказался немного дороже.

ChatGPT обновили, всё перетасовали и частично поломали

Вчера случилось одно из самых больших и важных обновлений ChatGPT. В какой-то момент пользователи обновили привычное приложение – и увидели не то, что ожидали. Они увидели другое приложение, а именно бывший Codex. ChatGPT с привычным интерфейсом, возможностями и тарификацией остался жить отдельно.

Как и предсказывали слухи, менеджеры компании холят и лелеят мысль создать некий суперапп, чтобы править всеми который объединит воедино все сервисы и возможности компании. Что получилось в итоге – без бутылки не разобраться:
1) бывший Codex теперь стал новым ChatGPT и превратился в основное приложение компании.
2) Параллельно он разложился на режимы ChatGPT Codex, Work и Chat. Причём Codex и Work ничем функционально не отличаются, только косметически.
3) Chat в данном триумвирате является интерфейсом к бывшему ChatGPT и его чатам.
4) Бывший ChatGPT стал теперь отдельным приложением ChatGPT Classic, которое копирует (но не до конца) функции сайта и по сути устарело.

Сайт работает как прежде, но в него также добавили режим Work – который, тем не менее, работает не так, как Work в приложении. Приложение на смартфонах тоже работает как прежде, с новым режимом Work. Кто это придумал и зачем – сие неведомо. Реструктуризация свелась к переупаковке и перетасовке уже существующих инструментов.

Тарификацию запутали. Обычные запросы в режиме Chat не расходуют пул Work и Codex. Запуск той же модели в Work или Codex уже списывает ресурсы из отдельного ограниченного пула, причём расход сильно зависит от контекста, веса прикреплённых файлов, выбранной модели и глубины рассуждений. В результате пользователь может отправить одинаковый запрос одной и той же модели, но получить совершенно разную тарификацию в зависимости от того, где он это сделал.

Одновременно OpenAI решила отказаться от Atlas – своего экспериментального мертворождённого ИИ-браузера. Компания изначально пошла сложным путём и сделала браузер, который тяжело развивать, поддерживать и портировать на другие платформы, поэтому результат логичный. Его заменят на встроенный браузер ChatGPT и расширение для Chrome с боковой панелью, которое ещё не выпустили.

Впрочем, во всём этом просматривается некий замысел. Обычный ChatGPT остаётся главным массовым интерфейсом, поэтому веб и мобильные приложения почти не тронули. Work, похоже, должен стать универсальным агентским режимом для тех, кому нужен результат с использованием файлов, браузера и подключённых сервисов. Это тот же Codex, но упрощённый, без отображения консольных команд и Git в интерфейсе – примерно как Cowork у Anthropic по отношению к Claude Code.

OpenAI пытается свести всё к двум простым сценариям: либо пользователь просто разговаривает с ChatGPT, либо поручает ему многошаговую работу с конкретным результатом – например, собрать информацию и сделать презентацию. Почему всё это нельзя объединить в одном чате с автоматическим выбором нужного режима – загадка.

Как запретить ИИ Цукерберга использовать личные фото для генерации

Компания Meta* автоматически и без уведомлений включила пользователям Instagram* настройку, разрешающую генерировать ИИ-изображения с их контентом и лицами без дополнительного согласия.

Вероятно, компания подозревала, что подавляющее большинство пользователей запретит использование своей внешности в чужих генерациях, если узнает об этом. Поэтому так рисковать не решилась. А настройку просто спрятали в глубине интерфейса.

Чтобы отключить доступ ИИ к своему профилю и контенту, нужно зайти в настройки Instagram*: открыть раздел «Репосты и повторное использование» (Sharing and remixes), найти в самом низу опцию «Разрешить людям повторно использовать ваш контент с помощью ИИ» (Allow people to reuse your content…) и выключить оба переключателя.

*Компания Meta признана экстремистской организацией в РФ

OpenAI выпустила GPT-Live для ChatGPT

OpenAI запустила GPT-Live – новое поколение голосовых моделей для ChatGPT, которые умеют слушать и говорить одновременно, ведя непрерывный диалог. ИИ может поддакивать, выдерживать паузу, пока пользователь формулирует мысль, или мгновенно реагировать на перебивания. В основе работы разделение ролей: GPT-Live отвечает за речь и быстрые ответы, а если запрос требует поиска или расчётов, задача делегируется более мощной GPT-5.5 в фоновом режиме. Беседа при этом не останавливается.

Обновление похоже на GPT-Realtime-2. Если предыдущая модель была API-инструментом для сторонних разработчиков, то GPT-Live – пользовательская надстройка внутри экосистемы ChatGPT, но от перемены мест слагаемых сумма меняется не сильно. Ощущается немного странно – пользовательно ещё не успел договорить, а модель на фоне хмыкает и издаёт другие похожие звуки, имитируя живое общение.

Развёртывание началось в приложениях ChatGPT для iOS, Android и в веб-версии. Подписчикам Plus, Pro и Go дадут базовую версию GPT-Live-1, остальным достанется GPT-Live-1 mini. При этом на старте в новом режиме нет интеграции с видео и демонстрацией экрана.

Nvidia доплатит за свои видеокарты и пустые стойки

Nvidia будет выдавать серверы и деньги на запуск ИИ-стартапам, которые занимаются строительством ЦОДов и сдачей в аренду вычислительных мощностей – так называемым неооблакам. Компания запустила программу разделения доходов и будет отсылать провайдерам свои кластеры в кредит. В рамках сделки стартап получает железо без необходимости оплачивать его полную стоимость авансом, а взамен отдаёт Nvidia фиксированный процент с выручки от серверов. Также стартап получит страховку от поставщика в случае отсутствия спроса на вычисления.

Обычно провайдер сам покупает GPU или берёт их в лизинг, строит (либо арендует) ЦОД, платит за свет, сеть и обслуживание, а только потом ищет клиентов и начинает зарабатывать. Такой подход требует немалых стартовых инвестиций. По новой схеме Nvidia помогает с GPU-инфраструктурой и кредитной поддержкой, а если стойки простаивают, может арендовать или выкупить невостребованные GPU по заранее согласованной цене. Индонезийская Firmus и австралийская Sharon AI уже разворачивают по данной схеме ИИ-фабрики на 200 тысяч чипов Blackwell и Rubin.

Nvidia пока не раскрыла процент, условия кредитной поддержки, цену и сроки обратного выкупа. При этом компания фактически спонсирует покупку собственных процессоров и сама же создаёт на них спрос, влияя на рынок. Раздавая сервера и деньги на таких условиях, корпорация может обложить своеобразным налогом весь слой новой облачной инфраструктуры, получив немалое влияние на формально независимые стартапы.

Как машина научилась учиться: история создания первой нейросети

8 июля 1958 года в The New York Times вышла заметка о новом устройстве ВМС США, которое «обучается в процессе работы». За день до этого журналистам представили сам проект Фрэнка Розенблатта – перцептрон, прообраз современных нейросетей. В тот день машина получила способность не просто исполнять инструкции, а учиться на ошибках и корректировать своё поведение.

Для демонстрации устройству дали задачу отличить карточки с метками слева от карточек с метками справа. Тот же принцип должен был работать с буквами, простыми фигурами и другими визуальными паттернами. Перцептрон предлагал ответ, оператор отправлял ему сигнал об ошибке, и машина обновляла весовые коэффициенты. Нейроускорителей и персональных компьютеров тогда, конечно, не было, поэтому перцептрон запустили как программу на компьютере IBM 704 с перфокартами. Спустя примерно полсотни попыток система начала сортировать карточки без ошибок. Позже Розенблатт собрал отдельную электромеханическую машину, с фотоэлементами и весами в виде резисторов, которые физически подкручивались моторчиками.

Военные, вероятно чтобы оправдать потраченные средства, представили эксперимент с карточками как первый шаг к полноценному электронному разуму. В пресс-релизах устройство описывали как «эмбрион» будущей машины, способной ходить, разговаривать и обладать сознанием. Газеты подхватили этот образ, а журнал The New Yorker назвал перцептрон серьёзным соперником человеческого мозга. До языковых моделей было ещё очень далеко, а люди уже ждали скорого появления андроидов.

Правда, дальше выяснилось, что ожидания завысили преждевременно. Схема Розенблатта умела решать только ограниченное число задач. На более сложных примерах перцептрон учился бесконечно долго и примерно настолько же безрезультатно. Поскольку тогда никто не знал, как масштабировать эту идею, интерес к технологии угас и финансирование проектов свернули. Это событие стало одним из первых предвестников кризиса индустрии, который позже назовут зимой искусственного интеллекта.

Но эксперимент всё же доказал, что машину можно обучить. Вместо того чтобы выполнять созданные программистом инструкции, компьютер научился сам находить нужные закономерности в данных и стал предвестником современного машинного обучения.

Конец безлимитного рабочего ИИ?

Как минимум в Tesla

Tesla ограничила расходы сотрудников на ИИ-токены суммой в 200 долларов в неделю, сообщает The Information. Лимит якобы потребовался после того, как некоторые инженеры начали тратить на написание кода тысячи долларов еженедельно. Теперь для превышения квоты нужно одобрение руководства, исключение сделали только для бета-версий собственных моделей xAI.

В прошлом году Tesla перевела разработчиков с личных аккаунтов на внутреннюю платформу Bottle Rocket. Единые дашборды показали, кто тратит токены, сколько и на что, а также подсветили проблему автономных инструментов вроде Cursor: агент может запускать десятки циклов для решения одной задачи. Без лимитов он быстро тратит выделенный бюджет, превращаясь в новую и непредсказуемую статью облачных расходов. То бишь стало понятно то, о чём начинают догадываться и другие компании.

Ранее нормировать использование ИИ начал Uber: компания ограничила траты на агентные инструменты 1500 долларами в месяц на инженера, исчерпав годовой бюджет за четыре месяца. При этом в 2026 году Tesla планирует потратить свыше 25 млрд долларов на вычислительную инфраструктуру и дата-центры. На уровне повседневной работы инженеров безлимитный ИИ постепенно заканчивается.

Amazon начал сворачивать Mechanical Turk – старую площадку, где компании отдавали людям задания для подготовки данных: расшифровку аудио, разметку изображений, проверку капч. Сервис больше не нужен Amazon в прежнем виде: вместо открытой площадки с тысячами исполнителей Amazon всё больше уводит разметку в собственные инструменты AWS. Подробнее написали в Песочнице Бигтеха.

Anthropic и Samsung обсуждают кастомный ИИ-ускоритель

Anthropic, по данным The Information, ведёт ранние переговоры с Samsung Electronics о создании собственного ИИ-чипа. Стороны, как утверждается, ещё не решили, для каких задач нужен процессор, какой мощности он должен быть и как его встраивать в серверы компании. Переговоры, вероятно, вызваны ростом запросов к Claude со стороны пользователей и корпоративных клиентов, а также высокой стоимостью чужих вычислительных мощностей.

У Anthropic уже есть доступ к специализированным чипам Amazon и Google, но собственный процессор в перспективе мог бы удешевить инференс и оптимизировать железо под запуск своих моделей. Samsung появилась не случайно. Компания уже участвовала в свежем раунде Anthropic как стратегический инфраструктурный инвестор, а теперь может получить более интересную роль – стать производственным партнёром для кастомного железа.

У компаний перед глазами есть пример прямого конкурента. OpenAI анонсировала Jalapeño – свой первый кастомный чип для инференса, созданный вместе с Broadcom.

Япония планирует создать суверенную ИИ-модель 

Япония может направить до 1 трлн иен, около 6 миллиардов долларов, на разработку национальной базовой ИИ-модели. Получателями станут консорциум Noetra и государственный институт AIST, среди ключевых участников – SoftBank, NEC, Honda и Sony. Токио делает ставку на нишу, где у страны есть мировое преимущество: точное производство, электроника, автомобили и промышленные данные. Новая модель должна стать инфраструктурой для плана роботизации промышленности: программы, благодаря которой Япония пытается компенсировать кадровый голод автоматизацией заводов, логистики и ухода за гражданами.

Сервис хотят запустить к 2027 году, а к 2031 научить модели работать с текстом, аудио, видео, пространством и физическими свойствами объектов. В первый год на проект государство планирует выделить примерно 2,3 миллиарда долларов. SoftBank и NEC возьмут на себя модельную и инфраструктурную часть, а Honda, Sony и другие промышленные участники будут давать сценарии использования, данные сенсоров, доступ к конвейерам и автомобилям. Государство также собирается регулировать доступ к моделям, предоставляя его местной цепочке поставщиков.

Япония не планирует соревноваться с OpenAI или Anthropic: по данным Nikkei, первая версия будет ближе к открытым китайским моделям уровня Qwen до 2025 года. SoftBank оказывается в особенно выгодной позиции, потому что через OpenAI компания покупает доступ к технологиям одного из мировых лидеров, а через Noetra – к господдержке и месту в японской инфраструктуре суверенного промышленного ИИ.

У Сбера новая флагманская ИИ-модель

GigaChat ужали на 40% ради эффективности

Сбер выпустил в открытый доступ новую флагманскую модель GigaChat 3.5 Ultra. В отличие от прошлой Ultra-модели семейства GigaChat 3, новинка построена на гибридной архитектуре с линейным вниманием. Это значит, что она не перечитывает весь контекст заново с каждым новым словом, а один раз запоминает его в более компактном виде. За счёт этого скорость генерации длинных текстов, по заявлениям компании, выросла до четырёх раз, а нейросеть стала лучше справляться с программированием и агентными задачами. При этом число параметров существенно уменьшилось – с 702 до 432 миллиардов, то есть почти на 40%.

Уменьшение числа параметров подаётся как преимущество новой модели. Не спорим, на фоне дефицитных видеокарт и растущих затрат на электроэнергию это действительно может быть преимуществом – как минимум для самого Сбера, которому нужно всё это запускать и обучать. Не зря Герман Греф шутя жаловался президенту, что после затрат на ИИ денег не остаётся.

Но вот для пользователей это неочевидный плюс. Ведь для них важнее не то, сколько параметров сэкономил Сбер, а не стали ли ответы хуже. Например, у DeepSeek было два параллельных трека: и оптимизация инференса, и выпуск более крупных или более дешёвых вариантов модели. Тем не менее уже неплохо, если у команды получилось сделать модель компактнее и удешевить инференс, хотя бы сохранив качество ответов на прежнем уровне.

Midjourney ищет пиратский ИИ в Голливуде

Midjourney через суд пытается заставить Disney, Universal и Warner Bros. раскрыть данные о своих внутренних ИИ-разработках. В ответ на иск о нарушении авторских прав стартап потребовал показать, на чём учатся алгоритмы самих киностудий, сообщает Variety. Компания надеется найти улики того, что Голливуд сам обучает нейросети на чужом нелицензированном контенте или использует модели, обученные на таком контенте.

Это не нападение на Голливуд, а скорее попытка защититься. Киностудии обвиняют ИИ-стартапы, в том числе и Midjourney, в генерации картинок с Микки Маусом, Шреком и другими защищёнными авторскими правами персонажами. Midjourney на этом фоне пытается доказать, что парсинг интернета без разрешений стал нормой для индустрии. Мол, если крупные правообладатели тренируют ИИ-инструменты на чужих изображениях, они применяют те же методы, за которые теперь судят саму компанию.

Суд пока отклоняет запросы стартапа. Студии называют их отвлекающим манёвром и указывают, что использование нейросетей для генерации собственных персонажей не делает киностудии нарушителями, ведь у них есть авторские права на этих персонажей. Правда, тут же возникает другой вопрос – даже если они генерируют собственных героев, в дата-сете нейросети могли быть чужие изображения, и они опосредованно влияют на результат. Как быть в таком случае?

Большинство пользователей ChatGPT не говорят на английском

Главный ИИ-продукт Кремниевой долины перестал быть преимущественно англоязычным. По данным OpenAI Signals, больше половины активной аудитории ChatGPT общается с ботом на других языках. Некогда зародившийся и развивавшийся на американском рынке сервис теперь всё больше зависит от других регионов. Вместе с географией изменилась и демография – глобально среди пользователей стали доминировать женские имена.

Пока графики новых пользователей в Северной Америке почти на нуле, Африка и Азия показывают кратный рост. Самая высокая динамика роста пользователей сейчас приходится на узбекский, казахский и бирманский языки, основной приток аккаунтов дают государства с низким индексом человеческого развития. Распробовав технологию, новые пользователи быстро привыкают, спустя полгода отправляют на 50% больше промптов и удваивают спектр решаемых в ChatGPT задач.

Правда, связано это скорее с переделом рынка в домашнем регионе. ChatGPT фактически упёрся в потолок органического роста в США, а усиливающееся давление конкурентов постепенно отъедает долю американского рынка. В этих условиях статус абсолютного лидера индустрии всё сильнее зависит от массовой, но куда менее платёжеспособной аудитории развивающихся стран.

У коллег есть рубрика "Ученые по субботам". Мы же предлагаем вам рубрику "ИИ по субботам". Попробуем еженедельно подбирать для вас подкаст или ролик с интересным про ИИ.

Сегодня - эпизод подкаста "Ноосфера" с Артемом Лыковым из MWS. После него вы сможете ориентироваться в теме физического ИИ, понимать, как работают гуманоидные роботы и чем их обучение отличается от обучения обычных нейронок.

Нашли только на YouTube. Но раз вы читаете это в телеге, то и с ютубом у вас проблем не возникнет: https://youtube.com/watch?v=AghYLMpDzmo

К своей фабрике века по производству чипов для дата-центров в космосе Маск, по слухам, добавил ещё и ИИ-телефон с интегрированным Grok.