Machine Learning

🐳 DeepSeek готовит удар по NVIDIA: новую V5 хотят обучать на чипах Huawei По данным китайских СМИ, DeepSeek планирует использовать ускорители Huawei Ascend для обучения следующей модели V5, сокращая зависимость от американских GPU. Раньше чипы Huawei применялись преимущественно для инференса и отдельных этапов дообучения. Теперь компания намерена перенести на них и основное обучение большой LLM. Для этого DeepSeek и Huawei совместно адаптируют программный стек: компиляторы, вычислительные библиотеки и распределённые коммуникации. В сентябре DeepSeek открыла исходники инструментов для Ascend, включая совместимую версию TileLang. Если план сработает, DeepSeek сможет обучать frontier-модели без критической зависимости от NVIDIA и экспортных ограничений США. По сообщениям СМИ, завершение проекта ожидается в 2027 году. teapaw.org/jukan05/status/2117540…

ИИ-агент удалил базу за 9 секунд. И бэкапы тоже? Агента в Cursor попросили починить ключи доступа, а он одним API-запросом снёс продовый том стартапа PocketOS вместе с бэкапами. Разбираем, почему агенту нельзя давать ключи от прода.**ИИ-агент удалил продовую базу за 9 секунд. И бэкапы тоже** Разработчик стартапа PocketOS попросил агента в Cursor исправить проблему с ключами доступа в тестовом окружении. Но агент на Claude Opus 4.6 добрался до production. Он обнаружил Railway API-токен с широкими правами и вызвал volumeDelete через GraphQL API. Одним запросом агент удалил том с продовой базой и привязанными к нему резервными копиями. Всё заняло 9 секунд. Подтверждения у разработчика агент не запросил. Позже выяснилось, что агент просто предположил, будто работает с тестовым окружением, и не проверил идентификатор тома. Ближайший доступный стартапу бэкап был трёхмесячной давности. К счастью, Railway удалось восстановить данные из собственных аварийных копий. После инцидента провайдер ввёл 48-часовой период восстановления удалённых томов. Одна неверная гипотеза агента не должна превращаться в потерю всей базы данных.

Исследователь научился определять местоположение человека по звуку из видео. Точность до 100 метров Автор YouTube-канала Colsto показал необычный метод OSINT: определить, где было записано видео, даже если в кадре нет никаких узнаваемых объектов. Для этого ему понадобился только фоновый звук. Как это работает? Микрофон записывает шум пролетающих самолётов, даже когда человек практически его не слышит. По изменению частоты звука можно восстановить характерную кривую эффекта Доплера. Затем исследователь сопоставляет её с публичными данными ADS-B, содержащими маршруты, скорость и высоту самолётов. По нескольким пролётам удалось определить место записи с точностью примерно до 100 метров. В некоторых случаях достаточно менее минуты аудио. Причём слабый шум самолётов может сохраняться даже после сжатия записи и проходить через стены. Получается, что удаление GPS-метаданных, размытие фона и отсутствие географических ориентиров ещё не гарантируют анонимность. Особенно интересно для OSINT: обычная аудиодорожка может содержать достаточно информации, чтобы восстановить место съёмки без анализа изображения. Это демонстрация исследовательского метода, а не универсальный способ определить координаты любого видео. Точность зависит от качества записи, количества самолётов и доступности данных об их полётах. youtube.com/watch?v=UytYrhYL…

📄️️️️️️ ИИ исправил другую нейросеть, изменив всего 0,016% её весов. Без обучения и градиентов Исследователи из MIT CSAIL показали необычный подход к оптимизации нейросетей - Weight-Space Programming. Вместо привычного fine-tuning большая LLM анализирует веса другой модели и напрямую меняет нужные параметры. В одном эксперименте GPT-6 Astra получила доступ к весам Qwen3.5-0.8B и задачу улучшить её математические способности. Astra обнаружила проблему: модель часто зацикливалась в рассуждениях и не успевала выдавать ответ. Причину удалось локализовать в MLP-блоках 15-го и 19-го слоёв. Изменив всего 131 072 параметра из 800 млн, исследователи получили: - MATH-500: с 7,9% до 48,1%. - GSM8K: с 13,8% до 67,1%. - IFEval: с 21% до 62,3%. Никакого градиентного спуска. Astra использовала Python для работы с тензорами и ограниченное число проверочных прогонов. В другом эксперименте она вообще создала веса небольшой игровой нейросети с нуля, без обучения на данных, и обошла PPO-агентов, обучавшихся 100 млн шагов. Улучшение Qwen связано прежде всего с устранением зацикливания, а не с появлением новых математических знаний. На другой модели без такой проблемы метод почти не помог. rikiyat.github.io/blog/weigh…

DeepSeek опубликовала коллекцию из семи промптов для Harness Creator Mode. С их помощью можно создавать интерактивные инструменты прямо внутри приложения, практически не занимаясь ручной разработкой интерфейса. Среди примеров есть 3D-визуализация архитектуры Transformer, где можно посмотреть, как устроены вычисления внутри нейросети. Есть полноценный видеоредактор с таймлайном, предпросмотром и управлением монтажом через чат. Добавили просмотрщик научных статей , который сохраняет оригинальную вёрстку PDF, позволяет выделять фрагменты, делать заметки и обсуждать содержимое документа с моделью. Ещё показали редактор постеров, интерактивную галерею достопримечательностей и панель мониторинга, которая отображает расход токенов, примерную стоимость запросов и нагрузку на процессор. Все промпты опубликованы целиком, поэтому можно попробовать воспроизвести любой пример или переделать его под свои задачи. Правда, DeepSeek уточняет, что некоторые плагины потребовали нескольких итераций доработки. cdn.deepseek.com/harness/dsh…

✔️ Tencent показала Hyra 2.0: ресерч-агента для автоматизацииисследований В первой версии Hyra агент работал по схеме: предложить решение, запустить эксперимент, оценить метрику и использовать результаты для следующей итерации. В Hyra 2.0 Tencent предлагает сохранять не только удачные решения, но и полученные в процессе инструменты, модели и экспериментальные пайплайны. Например, при оптимизации обучения агент может разработать собственный способ поиска гиперпараметров или оценки кандидатов, а затем повторно использовать его в других экспериментах. Это интересное развитие идеи AutoResearch. Обычно каждый запуск оптимизирует конкретную задачу в рамках заданного бюджета. Здесь предполагается накапливать исследовательские инструменты, чтобы следующие задачи решались эффективнее. hy.tencent.com/research/hyra… #Tencent

Claude Opus 5.5 обошёл Gemini 4, но Google оказалась втрое дешевле SemiAnalysis представила GDPx - новый бенчмарк для AI-агентов с 206 сложными задачами из 11 профессиональных областей: разработка чипов, программирование, финансы, биология, кибербезопасность и другие. Результаты оказались неожиданными: - Claude Opus 5.5: 12% при стоимости $51,41 за задачу. - Gemini 4 Carbon: 10,9% при $16,29. - GPT-6 Astra: 9,6% при $53,99. Gemini отстаёт от Claude всего на 1,1 процентного пункта, но обходится примерно в 3,2 раза дешевле. При этом даже лидер набрал лишь 12%. Оценка учитывает частично выполненные задания, поэтому речь не обязательно о 12% полностью решённых задач. gdpx.semianalysis.com/

DevOps на практике Русскоязычный практикум: от запуска HTTP-сервиса до контейнеров, CI и Kubernetes. Все задания выполняются вокруг одного приложения. В каждой работе есть проверка и упражнение на диагностику. Уровень: начинающий с базовым знанием командной строки. Темп: 2-4 часа на работу. Выполняйте последовательно в отдельной учебной папке. Примеры рассчитаны на Linux/macOS с Python 3, Git и Docker с Compose; Kubernetes требует локального кластера и kubectl. Не используйте рабочий кластер или настоящие секреты. github.com/justxor/devops-pr…

DeepSeek выложила исходники AI-агента, который сам берёт задачи из GitHub и пишет код Проект называется dsh-superagent. Это экспериментальная система на базе DeepSeek Harness, рассчитанная на автоматизацию разработки в команде. В отличие от обычных coding-ассистентов, агенту не обязательно каждый раз вручную передавать задачу в чат. Что он умеет: - Следит за событиями GitHub и сообщениями в Feishu. - Принимает задачи от авторизованных участников команды. - Создаёт отдельную рабочую сессию для каждой задачи. - Самостоятельно работает с кодом и готовит Pull Request. - Возвращает результат в исходное обсуждение. - Показывает в веб-панели задачи, требующие участия человека. Архитектурный принцип - минимум внимания разработчика, максимум полезной автономной работы. Агент действует по запросу или заранее заданным правилам и не отвлекает команду без необходимости. Сам DeepSeek предупреждает, что это исследовательский прототип, а не готовое production-решение. Часть кода проекта тоже была написана AI-агентами. Стек: TypeScript, DeepSeek Harness. Лицензия MIT. github.com/deepseek-ai/dsh-s… #DeepSeek #ai #ml

Google и XREAL представили XR-очки AURA Устройство проецирует цифровые интерфейсы поверх реального мира благодаря прозрачным дисплеям с широким углом обзора в 70 градусов. Новинка позиционируется как портативная замена физическим мониторам - интерфейс дает возможность запускать несколько окон одновременно и подключать Bluetooth-периферию. Аккумулятор и всю вычислительную логику вынесли во внешний портативный модуль, подключаемый по кабелю, который работает на базе новой аппаратной архитектуры Snapdragon Reality Elite от Qualcomm. Внутри устройства - ожидаемо ассистент Gemini. Он непрерывно анализирует обстановку вокруг пользователя и контент на виртуальных экранах, позволяя гибко управлять рабочими процессами с помощью контекстных запросов. Функция Wired Mirroring позволяет напрямую подсоединить ноутбук по кабелю USB-C и транслировать его рабочий стол в приватное виртуальное пространство без установки дополнительных драйверов. Помимо рабочих задач, очки подойдут для гейминга и потребления медиа, 3D-фильмов и пространственных галерей. ОС Android XR открывает доступ к классическому каталогу Google Play и более чем 150 эксклюзивным XR-приложениям. Стартовая цена устройства в конфигурации 12 Гб оперативной памяти и 256Гб постоянной составляет 1099 долларов, максимальный комплект на 16/512Гб с игровым контроллером и клавиатурой - в 1477 долларов. Первые поставки на рынки США, Канады, Японии и Южной Кореи начнутся в середине ноября.