Чат с изкуствен интелект

**hristoslav2** · 26-04-26, 10:52

Япония създава група за реагиране при кризи заради заплахите, свързани с изкуствен интелект, за банките
Моделът Mythos на Anthropic е идентифицирал „хиляди“ сериозни уязвимости.

Японските власти решиха да сформират специална работна група за оценка на рисковете за киберсигурността във финансовата система. Ходът произтича от опасения относно модела на изкуствения интелект Mythos на Anthropic, който е способен да идентифицира софтуерни уязвимости.

Решението беше взето на среща, на която присъстваха регулаторните органи, централната банка, националният офис за киберсигурност, големите банки и Japan Exchange Group. Министърът на финансите Сацуки Катаяма заяви, че ситуацията вече се е превърнала в назряваща криза и подобни опасения бяха споделени от финансовия сектор.

Опасенията нараснаха, след като Anthropic заяви, че предварителна версия на Mythos е разкрила „хиляди“ сериозни уязвимости във всички основни операционни системи и уеб браузъри, което повдигна опасения относно устойчивостта на традиционната софтуерна сигурност.

Експертите предупреждават, че този модел би могъл да идентифицира и използва неизвестни досега уязвимости по-бързо, отколкото компаниите могат да ги отстранят, ускорявайки кибератаките в сектори като банковото дело, които разчитат на сложни, взаимосвързани и често остарели технологии.

https://www.reuters.com/sustainabili...rs-2026-04-24/

Най-новият модел DeepSeek беше представен и вече е достъпен за пробен период.
Новият продукт се отличава с отворения си код

В петък, 24 април, китайският стартъп за изкуствен интелект DeepSeek пусна предварителна версия на дългоочаквания си езиков модел за обработка на големи данни, V4, позволявайки на потребителите да тестват новите му възможности и функции.

Това издание идва повече от година след като DeepSeek представи R1, който направи фурор на световните технологични пазари с невероятната си производителност и икономическа ефективност.

Подобно на предшественика си, новият модел е с отворен код, което позволява на разработчиците да изтеглят кода, да го изпълняват локално и да правят модификации. DeepSeek заяви, че V4 демонстрира висока производителност в сравнение с китайските конкуренти, особено в задачи, свързани с програмиране на агенти, обработка на знания и изводи.

DeepSeek, основана през 2023 г., привлече вниманието в края на 2024 г. с безплатния си модел V3 с отворен код, който според компанията е обучен на по-малко мощни чипове и струва значително по-малко от моделите, създадени от компании като OpenAI и Google.

Няколко седмици по-късно, през януари 2025 г., компанията пусна модела R1, който показа подобни резултати.

Китайският разработчик заяви, че е похарчил 294 000 долара за обучение на своя модел R1, което е значително по-малко от цифрите, цитирани от американските конкуренти.

https://api-docs.deepseek.com/news/news260424
https://developer.nvidia.com/blog/bu...ted-endpoints/

Huawei и DeepSeek съвместно оптимизираха чиповете Huawei Ascend и модела DeepSeek V4.
Преди това беше обявен нов модел DeepSeek

Huawei официално обяви, че цялата линия Ascend (базирана на Ascend 950 и други чипсети) напълно поддържа серията DeepSeek V4 (V4-Flash и V4-Pro). Това е резултат от тясното сътрудничество между Huawei и DeepSeek за съвместна оптимизация на модела за хардуера.

Според китайския производител, Ascend 950 не само поставя нова летва за производителност, но и спомага за постигането на ниска латентност при обработка на данни - 20ms за V4-Pro моделите и 10ms за V4-Flash моделите.

Беше отбелязано също, че след като започне масовото производство и внедряване на супервъзлите Ascend 950 през втората половина на годината, цената на Pro версията също ще падне значително.

Съобщението идва веднага след като китайският стартъп DeepSeek представи предварителен преглед на актуализирания си модел, както съобщихме по-рано . Това партньорство демонстрира нарастващата интеграция на хардуер и софтуер в китайската екосистема с изкуствен интелект.

Huawei Ascend е мощен суперкомпютърен клъстер, който интегрира хиляди AI чипове на Huawei. Той използва патентована високоскоростна технология, за да работи като единна система. Този подход позволява ефективно обучение и изпълнение на модели със стотици милиарди параметри. Huawei активно промотира Ascend като основа за независима китайска AI инфраструктура.

https://www.reuters.com/business/med...v4-2026-04-24/
https://news.cgtn.com/news/2026-04-2...share_amp.html
https://www.huaweicentral.com/ascend...-model-huawei/

САЩ се опитват да предотвратят възхода на DeepSeek: Държавният департамент съобщи за предполагаеми кражби на американски технологии за изкуствен интелект.
Съобщението е изпратено до дипломатически и консулски представителства по целия свят.

Държавният департамент на САЩ разпореди глобална кампания, целяща да подчертае широко разпространените според него опити на китайски компании, включително стартъпа за изкуствен интелект DeepSeek, да крадат интелектуална собственост от американски лаборатории за изкуствен интелект.

Това се посочва в дипломатическа телеграма, видяна от Ройтерс.
Съобщението, изпратено до дипломатически и консулски мисии по целия свят, инструктира дипломатическия персонал да обсъди с чуждестранните си колеги „опасения относно китайското „дестилиране“ на американски модели на изкуствен интелект.

„До Пекин беше изпратено отделно искане и съобщение за обсъждане с Китай“, се казва в документа.

Дестилацията е процес на обучение на по-малки модели с изкуствен интелект, използвайки резултатите от по-големи и по-скъпи модели, като част от усилията за намаляване на разходите за обучение на мощен нов инструмент с изкуствен интелект.

През февруари OpenAI съобщи, че е предупредила американските законодатели, че DeepSeek е насочена към разработчика на ChatGPT и водещите компании за изкуствен интелект в страната с цел копиране на модели и използването им за собствено обучение.
Китай отрича обвиненията.

В петък китайското посолство във Вашингтон потвърди позицията си, че обвиненията са неоснователни.

„Твърденията, че китайски компании крадат американска интелектуална собственост в областта на изкуствения интелект, са неоснователни и представляват умишлена атака срещу развитието и напредъка на Китай в индустрията за изкуствен интелект“, се казва в изявлението, изпратено до Ройтерс.

https://www.reuters.com/world/china/...ek-2026-04-24/

Пусната е нова версия на Grok Imagine: невронната мрежа на Илон Мъск е станала още по-реалистична.
Те получиха подобрения в синхронизацията на устните и звука.

Илон Мъск обяви на своята страница пускането на актуализиран модел за изкуствен интелект, Grok Imagine, който се използва за генериране на изображения и видеоклипове.

Сега изкуственият интелект е много по-добър в синхронизирането на движенията на устните с речта и добавя по-реалистичен звук, което прави фалшивите видеоклипове практически неразличими от истинските. Самият Мъск пояснява: видеото, което е публикувал, не съдържа нито един истински кадър – всичко е генерирано от невронна мрежа.
https://x.com/elonmusk/status/2047881966268117064

Снимка на екрана на Grok Imagine
Преди няколко дни Grok Imagine получи актуализация , която добавя възможност за анимиране на изображения и комбинирането им в една сцена. Преди това Илон Мъск публикува отново съобщение за нова актуализация на Grok Imagine, която вече може интелигентно да продължава видеоклипове . xAI преди това пусна актуализацията Grok 4.3 , която се фокусира върху практични инструменти за продуктивност. Освен това, xAI официално направи публично достъпен своя Grok Speech to Text (STT) API .

В началото на април, Grok Imagine научи как да създава реалистични кинематографични видеоклипове, използвайки кратък шаблон за подкани.

https://x.com/imagine/status/2047879036119175379

Илон Мъск представи своя флагмански гласов модел xAI, Grok Voice Think Fast 1.0, който е по-напред от конкуренцията.
Grok Voice Think Fast 1.0 се справя надеждно с прекъсвания, акценти и фонов шум.

xAI представи Grok Voice Think Fast 1.0, своя нов флагмански гласов модел, вече достъпен чрез API. Това е най-мощният гласов агент на компанията до момента, значително превъзхождащ предишните версии и конкурентите в реални сценарии.

Този гласов агент е фокусиран върху обслужване на клиенти, телемаркетинг и сложни сценарии. Моделът е създаден за реални бизнеси и вече се използва в услугата за поддръжка на Starlink .

Изображение от Грок
Ключова характеристика е режимът на пълен дуплекс с минимална латентност. Grok Voice Think Fast 1.0 уверено се справя с прекъсвания, акценти и фонов шум. Според независимия бенчмарк t-Voice Bench, новият модел е постигнал резултат от 67,3%, почти два пъти по-висок от конкурентите си: Gemini 3.1 Flash Live (43,8%) и GPT Realtime 1.5 (35,3%).

Технически, моделът работи с над 25 езика, включително руски, и демонстрира висока точност при събиране на структурирани данни – имейли, адреси, номера на сметки и т.н. Това позволява естествен диалог дори в шумна среда и със силни акценти.

Всъщност, xAI е направил значителна крачка към заместването на традиционните кол центрове. Гласовият изкуствен интелект вече не само отговаря на въпроси, но и участва пълноценно в сложни разговори на човешко ниво. Моделът вече е достъпен за интегриране в реални продукти.

https://x.ai/news/grok-voice-think-fast-1

Проект Прометей: Новият стартъп на Джеф Безос се оценява на 38 милиарда долара
Компанията все още не е получила никакви приходи.

Лабораторията за изкуствен интелект на Джеф Безос, Project Prometheus, е близо до набирането на 10 милиарда долара в нов кръг на финансиране, което би оценило новия стартъп, наречен Project Prometheus, на 38 милиарда долара.

Според източници, финансови гиганти като JPMorgan и BlackRock участват в кръга, а самата сделка може да приключи в близко бъдеще.

Проектът е специализиран в прилагането на изкуствен интелект в разработването и производството на компютри, автомобили и космически технологии. Сред ранните инвеститори е основателят на Amazon Джеф Безос, който според медийни съобщения също участва активно в набирането на средства заедно с Викрам Баджадж.

Представители на BlackRock и JPMorgan отказаха коментар, както и самият Безос.

През март оценката на компанията достигна близо 30 милиарда долара.

https://www.cryptopolitan.com/jeff-b...r-physical-ai/
https://x.com/SawyerMerritt/status/2046435305088012573

***** създава първия публичен набор от данни за решения с изкуствен интелект в интензивното лечение.
Моделите с изкуствен интелект ще могат да се учат от реални клинични състояния на пациентите

Националният медицински изследователски център по анестезиология и реанимация (за възрастни) към университета „Сеченов“ стана основа за разработването на националния хармонизиран набор от данни за пациенти с реанимация (RIKORD). Това беше съобщено от пресслужбата на университета „Сеченов“, част от руското Министерство на здравеопазването.

Наборът от данни включва над 5300 клинични случая. Очаква се той да послужи като основа за разработване на местни решения с изкуствен интелект в интензивното лечение. Проектът се изпълнява в сътрудничество с QuattroLab, разработчикът на информационната система за реанимация и анестезия (RAIS).

Ключовата характеристика на набора от данни е използването на „клинични фенотипове“, които алгоритмично идентифицират патофизиологични състояния въз основа на обективни критерии: жизнени показатели, лабораторни данни и динамика на пациента. Според Наталия Живица, анализатор в катедрата за анализ на образователни програми и научни изследвания в университета „Сеченов“, това позволява моделите с изкуствен интелект да бъдат обучавани върху реални клинични условия, а не върху артефакти от документация.

Ефективността на този подход е доказана чрез модел за машинно обучение, разработен от специалисти на RAIS, способен да предсказва развитието на сепсис шест часа преди клиничните прояви. Това е станало възможно благодарение на използването на клинични фенотипове и техните алгоритми, което елиминира „изтичането на данни от бъдещето“ по време на етапа на обучение на модела и правилно генерира групи от клинични случаи. Ирина Ларина, ръководител на отдела за анализи в RAIS, подчерта:

Сепсисът е едно от най-опасните състояния в интензивното лечение, с висок процент на смъртност. Способността да се предскаже развитието му в рамките на няколко часа се превърна в предизвикателство за нашия екип. Без фундаментално новия подход към данните, внедрен в RIKORD, създаването на подобни решения остава изключително трудно.

https://www.sechenov.ru/

**hristoslav2** · 01-05-26, 20:56

https://reflection.ai/
https://arxiv.org/abs/2507.06261

Нов инструмент с изкуствен интелект създава функционални копия на софтуер, които формално заобикалят оригиналните авторски права.
Генеративният изкуствен интелект и новият инструмент Malus.sh оспорват границите на авторското право върху софтуера.

Появата на генеративния изкуствен интелект продължава да подкопава традиционните разбирания за авторското право – от текст и изображения до софтуерен код. Както отбелязва 404 Media, нов инструмент, наречен Malus.sh, предприема радикален подход: той използва изкуствен интелект, за да създава „чисти“ копия на софтуер, които формално не нарушават лиценза на оригинала.

Концепцията на проекта е базирана на класическата практика на обратно инженерство, позната още от времето на конкуренцията за IBM BIOS системи. Тогава единият екип е описвал поведението на системата без достъп до изходния код, докато другият я е имплементирал от нулата. Сега, според разработчиците, този процес е автоматизиран с помощта на изкуствен интелект, който може да възпроизведе функционалността на софтуерен продукт без директен достъп до изходния код.

Malus.sh по същество довежда този подход до крайност. Уебсайтът на проекта твърди: „Нашите собствени ботове с изкуствен интелект пресъздават независимо всеки проект с отворен код от нулата. Резултатът? Правно отделен код с корпоративен лиценз.“ Също така се подчертава: „Без посочване на авторството. Без авторско право*. Без затруднения.“

Въпреки провокативния си тон, проектът вече съществува като реална разработка от търговска компания с клиенти. Майк Нолан, съосновател на проекта и изследовател в областта на политическата икономия на отворения код в ООН, заяви, че „системата работи и отразява реални промени в индустрията, а не само сатира“.

Според него общностите често игнорират мащаба на проблема, но икономическите и правните последици вече стават ясни. Malus.sh, според него, трябва да подчертае, че много експерти подценяват уязвимостта на настоящия модел за лицензиране на софтуер.

В същото време подобни случаи вече се случват в индустрията. Например, преработката на популярната библиотека на Python chardet с помощта на инструментите на Anthropic Claude Code предизвика дебат относно допустимостта на пренаписването без посочване на авторството. Разработчикът на проекта Дан Бланшар отбеляза, че подобни проекти вече могат да бъдат завършени за дни вместо за месеци, което коренно променя икономиката на разработката.

„Не мисля, че има начин да се върнем назад“, каза той, добавяйки, че бизнес моделът за продажба на софтуер в сегашния си вид е подложен на натиск.

Проектът Malus.sh също така отговаря на опасенията сред големите SaaS компании, които виждат риска, че изкуственият интелект ще позволи на конкурентите бързо да копират техните продукти. Тези опасения вече са отразени на пазара, като акциите на някои ИТ компании, включително Oracle, претърпяват значителни колебания.

В резултат на това, генеративният изкуствен интелект размива границите между оригиналното, производното произведение и правната защита.

https://futurism.com/artificial-inte...ware-copyright

Илон Мъск намалява съдебния процес срещу OpenAI преди съдебния процес
От 26-те първоначални иска, само два ще останат за разглеждане в съда.

Илон Мъск оттегли някои от обвиненията в делото си срещу OpenAI, Сам Алтман и Грег Брокман, стеснявайки обхвата на твърденията си преди началото на процеса. Решението дойде в момент, когато започва подготовката за процеса във федералния съд в Оукланд, Калифорния.

Съдия Ивон Гонзалес Роджърс от Окръжния съд на САЩ в петък уважи искането на Мъск за „оптимизиране“ на делото, като намали 26-те точки от първоначалната жалба, подадена през ноември 2024 г., до само две, оставащи за разглеждане.

Мъск твърди, че OpenAI е изоставила първоначалната си мисия като организация с нестопанска цел, фокусирана върху благото на човечеството, след като е получила многомилиардна инвестиция от Microsoft, и планира да се трансформира в търговска организация.

Делото на Мъск цели обезщетение до 134 милиарда долара, които той предлага да дари на благотворителното звено на OpenAI, ако спечели делото. Той също така иска съдебна заповед за възстановяване на статута на OpenAI като организация с нестопанска цел за научни изследвания и отстраняване на Сам Алтман и Грег Брокман от ръководните им позиции.

OpenAI отговори, като заяви, че исканията на Мъск са били неочаквани в късен етап от процеса и го обвини в „правна засада“ преди изслушването. Компанията, заедно с Алтман, Брокман и Microsoft, отричат всички обвинения, наричайки ги неоснователни.

Делото ще бъде разделено на два етапа. В първия, съдебните заседатели ще разгледат доказателствата по двете оставащи обвинения – неоснователно обогатяване и нарушаване на благотворителното доверие – и ще постановят консултативно решение, което няма да бъде обвързващо за съдията.

Във втората фаза съдия Гонзалес Роджърс ще разгледа независимо въпроса за евентуалните мерки и искания на Мъск и ще вземе окончателно решение.

Мъск, Алтман и Брокман съосновават OpenAI през 2015 г., но в следващите години те стават преки конкуренти. Мъск напуска борда на директорите през 2018 г. и през 2023 г. основава xAI, която става един от конкурентите на OpenAI в областта на изкуствения интелект.

През 2024 г. OpenAI отхвърли предложението на Мъск да придобие активите на организацията с нестопанска цел за 97,4 милиарда долара. По-късно компанията завърши прехода си към търговски модел, което ѝ отвори пътя за привличане на значителни инвестиции и потенциално излизане на борсата.

https://www.bloomberg.com/news/artic...ahead-of-trial

Стотици служители на Google поискаха компанията да се откаже от военните договори.
Повече от 560 служители, включително ръководители и изследователи на DeepMind, предупредиха за рисковете от използването на изкуствен интелект за военни цели и призоваха Google да не работи по класифицирани проекти.

Повече от 560 служители на Google са подписали отворено писмо до главния изпълнителен директор Сундар Пичай, с което призовават компанията да се оттегли от класифицирани военни проекти, включващи изкуствен интелект, съобщи Financial Times.

Според изданието, сред подписалите писмото са над 20 директори, вицепрезиденти и водещи изследователи от подразделението DeepMind. Писмото изисква пълно прекратяване на работата по „класифицирани проекти“, тъй като това създава риск технологията да бъде използвана без надзор от страна на разработчиците.

Авторите на писмото предупреждават, че подобни проекти биха могли да доведат до създаването на автономни оръжия или системи за масово наблюдение, като служителите на компаниите нямат нито информация, нито възможност да повлияят на използването им.

Обжалването беше провокирано от съобщения за евентуална сделка между Google и Министерството на отбраната на САЩ, която може да включва използването на модела Gemini в класифицирани операции. За разлика от конкурента Anthropic, който преди това настояваше за ограничения върху използването на своите модели, подобни условия уж не се изискват.

Подписалите посочват, че работата в изолирани (с въздушна междина) мрежи прави невъзможно наблюдението и контрола на използването на системи с изкуствен интелект след тяхното внедряване.

„Искаме изкуственият интелект да е в полза на човечеството, а не да бъде използван за вредни или нехуманни цели“, се казва в отвореното писмо. Авторите смятат, че единственият начин да се избегнат подобни рискове е напълно да се оттеглим от класифицирани проекти.

Контекстът за тази ситуация е позицията на главния изпълнителен директор на Anthropic, който преди това отказа да предостави на правителството на САЩ неограничен достъп до чатбота Claude. Впоследствие компанията беше счетена за риск за държавните поръчки и изключена от федералните поръчки с решение на администрацията на Доналд Тръмп, което в момента се оспорва в съда.

https://www.mobileworldlive.com/goog...ary-use-of-ai/

Атаки срещу системи с изкуствен интелект вече са засечени в над 90 организации – следващият етап ще даде право на агентите да променят инфраструктурата.
Докато преди хакнатите инструменти за изкуствен интелект можеха само да четат данни, новите автономни агенти вече са способни да пренаписват правилата на защитната стена и политиките за IAM.

През 2025 г. атакуващите са инжектирали злонамерени команди в легитимни инструменти с изкуствен интелект в повече от 90 организации, крадяйки идентификационни данни и криптовалута. Всички тези случаи обаче са имали ключово ограничение: компрометираните системи са могли само да четат данни, а не да променят критична инфраструктура.

Ситуацията се променя с появата на автономни SOC агенти, които вече започват да се интегрират в корпоративните системи. За разлика от предишни инструменти, те могат не само да анализират, но и да пренаписват конфигурации – включително правила за защитна стена, IAM политики и изолиране на крайни точки.

Технически, подобни действия се извършват чрез оторизирани API извиквания и легитимни акаунти. В резултат на това атаката може да продължи незабелязано: атакуващият не взаимодейства директно с мрежата, а по-скоро принуждава агента с изкуствен интелект да се „инфилтрира“ и да извърши промените автономно.

Основните играчи вече се насочват към тази архитектура. Cisco Systems представи AgenticOps for Security с автономно отстраняване на защитни стени и наблюдение на съответствието. Ivanti стартира своята система за непрекъснато съответствие и агента Neurons AI, който включва механизми за политики, проверка и автоматизирано прилагане.

CrowdStrike, компания за киберсигурност, специализирана в защитата на корпоративни системи от хакерски атаки, зловреден софтуер и целенасочени атаки, публикува своя Доклад за глобалните заплахи за 2026 г., който установява, че броят на атаките с изкуствен интелект се е увеличил с 89% на годишна база. Експертите отбелязват, че изкуственият интелект едновременно скъсява времето между намерението за атака и нейното изпълнение и превръща самите корпоративни системи с изкуствен интелект в цели.

Допълнителен риск представлява разрастването на „агентската инфраструктура“ – от фалшиви MCP сървъри до инжекционни атаки. Националният център за киберсигурност на Обединеното кралство преди това предупреди, че подобни атаки може да се окажат принципно невъзможни за смекчаване.

Особено тревожна е промяната във възможностите: докато преди компрометираните системи можеха само да четат данни, автономните агенти вече са способни да извършват действия с високи привилегии. Списъкът на OWASP Agentic Top 10 с ключови рискове за сигурността на базирани на агенти системи с изкуствен интелект подчертава ключови класове заплахи: отвличане на целта на агента, злоупотреба с инструменти и компрометиране на самоличността.

Пълният списък съдържа 10 класа заплахи: отвличане на целта на агента, при което агентът може да бъде препрограмиран с помощта на входни данни; злоупотреба с инструменти, при която агентът прави нещо различно от очакваното; подправяне или злоупотреба с идентичност и привилегии; атаки чрез плъгини и услуги на трети страни; изпълнение на опасен код; отравяне на паметта или контекста; несигурна комуникация между агенти; каскадни грешки във веригите на агентите;
човешка манипулация чрез доверие в агент; промяна в поведението на агента с течение на времето.

Проблемът се изостря от мащаба: според Palo Alto Networks, един от най-големите световни доставчици на решения за корпоративна мрежова сигурност, средната корпоративна среда вече съдържа съотношение 82:1 между машинни и човешки идентичности и всеки нов агент увеличава този дисбаланс.

Проучванията показват също, че 47% от организациите вече са наблюдавали нежелано поведение от страна на агенти с изкуствен интелект, а само 5% са уверени в способността си да изолират компрометиран агент.

На този фон индустрията се опитва да вгради механизми за сигурност директно в архитектурата. Ключовият въпрос обаче остава: могат ли системите за управление на автономни агенти с изкуствен интелект да се развиват по-бързо, отколкото самите агенти получават нови привилегии?

Преходът от инструменти с изкуствен интелект, които могат да четат и манипулират данни, към системи, които могат ефективно да модифицират инфраструктурата, променя пейзажа на заплахите. Сега компрометирането с изкуствен интелект не е просто изтичане на данни, а потенциална модификация на цялата корпоративна мрежа.

https://venturebeat.com/security/adv...o-the-firewall

OpenAI не постига собствените си цели: Разходите за изчисления оказват натиск върху бизнеса и пазара
Неуспехите в плана за растеж на ChatGPT и опасенията за възвръщаемостта на инвестициите в инфраструктурата доведоха до рязък спад на акциите на партньорите му, което увеличи натиска преди първичното публично предлагане.

OpenAI се сблъска с нарастваща разлика между амбициите си и финансовите си възможности: компанията не успя да постигне целите си за вътрешен растеж на потребителите и приходи, а стратегията ѝ за агресивно инвестиране в изчислителна мощност беше подложена на проверка от ръководството и инвеститорите.

Според The Wall Street Journal, компанията е пропуснала ключов етап – един милиард седмични потребители на ChatGPT до края на 2025 г. Тя също така не е постигнала годишните и няколко месечни цели за приходи. Тези цифри, които преди това не са били оповестявани, предизвикаха опасения в компанията и сред инвеститорите.

Главният финансов директор Сара Фриър предупреди ръководството, че настоящите темпове на растеж на приходите може да са недостатъчни, за да покрият бъдещи договори за изчислителна мощност. Те включват приблизително 600 милиарда долара ангажименти за центрове за данни, резултат от многогодишната стратегия на Сам Алтман, основана на идеята, че недостигът на изчислителна мощност е основното ограничение за развитието на изкуствения интелект.

След тази новина натискът бързо се разпространи върху пазара. Акциите на компании, тясно свързани с инфраструктурата на OpenAI, се сринаха: Nvidia, Advanced Micro Devices, Broadcom и Oracle загубиха няколко процента в предварителната търговия. Спадът засегна и по-широк сегмент, от оператори на центрове за данни до производители на мрежово оборудване.

Причината е, че значителна част от растежа на тези компании през последните години се дължи на търсенето на изчисления с изкуствен интелект. Всеки признак на забавяне при най-големия им клиент автоматично се възприема като риск за цялата екосистема.

Конкуренцията създава допълнителен натиск. Според Forge Global, стартъп компанията Anthropic е надминала OpenAI по оценка на вторичния пазар за първи път – приблизително 1 трилион долара спрямо приблизително 880 милиарда долара. Това засилва усещането, че лидерството на OpenAI вече не е безспорно.

Anthropic е оценена на 1 трилион долара на вторичния пазар
Експертите обаче не виждат това като знак за предстоящ срив на пазара. До края на 2025 г. се смята, че приблизително 84% от населението в трудоспособна възраст по света няма да е използвало генеративни услуги с изкуствен интелект, а броят на платените абонати в момента е само десетки милиони. Това показва ранните етапи на проникване на технологиите, а не насищане. По-скоро става дума за фаза на преоценка. Пазарът, който отдавна се представя над фундаментите, започва да коригира очакванията. Правят се аналогии с ерата на дот-ком компаниите: проблемите възникват не от самата технология, а от неадекватността на бизнес моделите към новите условия.

Ситуацията обаче се усложнява от плановете на OpenAI да стане публична. Сам Алтман продължава да промотира идеята за първично публично предлагане (IPO) тази година, но в компанията има опасения относно готовността ѝ да отговори на изискванията на публичния пазар, от финансовото отчитане до контрола на разходите.

На този фон, дори в самата компания, необичайният характер на стратегията се признава. Самият Алтман вече отбеляза, че мащабните придобивания на изчислителна мощност с относително малки приходи „изглеждат странно“, но остават ключови за бъдещия растеж.

Ключовият въпрос за пазара сега е дали търсенето на услуги, свързани с изкуствен интелект, може бързо да настигне инвестициите в инфраструктура. Отговорът на този въпрос ще определи съдбата на OpenAI и устойчивостта на целия технологичен сектор, който през последните години е изграден около очакванията за безкраен растеж на изчислителната мощност.

https://decrypt.co/365774/openai-fel...iled-up-report
https://sherwood.news/markets/openai...-user-targets/

Anthropic е оценена на 1 трилион долара на вторичния пазар
Търсенето на акции на разработчика Claude се е увеличило рязко, надминавайки оценката на OpenAI за първи път.

Anthropic, разработчик на изкуствен интелект, известен със своя чатбот Claude, достигна номинална оценка от 1 трилион долара на вторичните пазари. Това я прави третата частна технологична компания, постигнала такава оценка, след OpenAI и SpaceX.

Не говорим за капитализация на фондовия пазар, а по-скоро за „имплицитна“ оценка – цената, на която инвеститорите са склонни да купуват и продават акции на дадена компания преди нейното първично публично предлагане. Такива оценки се съставят на частни платформи като Jupiter и Forge Global и в момента те се равняват на около 1 трилион долара.

Според Forge Global, тази оценка вече надвишава текущата оценка на OpenAI, която в момента се движи около 880 милиарда долара. През февруари Anthropic беше оценена значително по-ниско, на около 380 милиарда долара.

Тази цифра е регистрирана по време на инвестиционен рунд от серия G – един от по-късните етапи на набирането на капитал. При рисковия капитал рундовете се обозначават с букви (серия A, B, C и т.н.): колкото по-надолу по азбуката е разположена, толкова по-зряла се счита компанията и толкова по-висока е нейната оценка. Рунд от серия G означава, че компанията вече е завършила няколко етапа на растеж.

Допълнителни оценки потвърждават нарастващия интерес: платформата Hiive оценява компанията на приблизително 851 милиарда долара. Разликата между различните пазари не надвишава 18%, което показва рядко срещано сближаване на оценките в частния сектор.

Нарастващият интерес се дължи на бързото мащабиране на бизнеса. Според самата Anthropic, годишните ѝ приходи са достигнали 14 милиарда долара, нараствайки повече от десет пъти годишно през последните три години. Партньорството ѝ с Google, която планира да инвестира до 40 милиарда долара в компанията, също играе значителна роля.

Анализаторите отбелязват, че пазарът за частни технологични компании се променя: докато оценките преди се преразглеждаха само по време на инвестиционни рундове, сега те се формират почти в реално време чрез търговия на вторични и децентрализирани пазари.

На този фон конкуренцията сред най-големите разработчици на изкуствен интелект се засилва и интересът към техните потенциални първични публично предлагания (IPO) нараства. SpaceX, например, вече подаде поверителна заявление за IPO, което би могло да ускори подобни действия от страна на компаниите за изкуствен интелект.

https://finance.yahoo.com/markets/st...060557957.html
https://t.me/data_secrets/9127

Инвестициите в изкуствен интелект натежават на печалбите на Amazon на фона на рекордното търсене на облачни услуги.
AWS ускорява растежа си и привлича големи клиенти, но разходите за инфраструктура и логистика се покачват.

Докато Amazon се готви да отчете печалбите си за първото тримесечие на 2026 г., ключовият въпрос е дали бързият растеж на облачния бизнес ще компенсира рязкото увеличение на разходите за инфраструктура за изкуствен интелект.

Анализаторите очакват приходите на компанията да бъдат приблизително 177 милиарда долара, което е с 14% повече спрямо предходната година. Прогнозата за печалбата на акция е 1,65 долара, което е само с 4% повече, отразявайки натиска от разходите за амортизация, свързани с мащабното разширяване на инфраструктурата.

Основният двигател е облачното подразделение на Amazon Web Services (AWS). Очаква се приходите му да достигнат 36,8 милиарда долара, което е увеличение с почти 26% на годишна база. Растежът се ускорява за трето поредно тримесечие и пазарът следи отблизо дали този импулс ще продължи.

Търсенето се подхранва от големи договори с водещи играчи в областта на изкуствения интелект, включително Meta*, OpenAI и Anthropic. Общият размер на бъдещите договорни ангажименти достигна 244 милиарда долара, което показва дългосрочно търсене на облачен капацитет.

Главният изпълнителен директор Анди Джаси описва пазара на изкуствен интелект като „гъмжило: в единия край са големи изследователски лаборатории, които инвестират сериозно в разработване на модели, а в другия са компании, автоматизиращи основни процеси“. Истинският потенциал, казва той, се крие по средата – масовият преход на корпоративните задачи към изкуствен интелект.

Илюстрация: Нано банан
Въпреки това, с нарастването на търсенето, натискът върху разходите се засилва. Amazon изпълнява инвестиционна програма на стойност приблизително 200 милиарда долара, значителна част от която се изразходва за изграждане на центрове за данни и разработване на собствени чипове. Това вече доведе до спад в свободния паричен поток и спад в акциите на компанията с приблизително 10% през последното тримесечие.

Външните фактори създават допълнителна несигурност: тарифите увеличават цената на вносните стоки, а конкуренцията от Walmart, Temu и Shein се засилва.

Търговският бизнес на дребно остава стабилен: онлайн продажбите достигнаха 83 милиарда долара през празничното тримесечие, а услугите на трети страни донесоха още 52,8 милиарда долара. Но разходите също се увеличават: компанията е похарчила 31,5 милиарда долара само за доставка, което е с 10% повече спрямо предходната година.

Amazon също така агресивно съкращава разходите си, като през януари съкрати около 16 000 корпоративни служители, последвани от допълнителни съкращения в подразделението си за роботика през март.

Рекламата остава отделен източник на растеж: приходите ѝ са се увеличили с 23% и са достигнали 21,3 милиарда долара, затвърждавайки статута на този сегмент като един от ключовите двигатели на печалбата, наред с AWS.

Докладът на Amazon ще бъде публикуван заедно с резултатите от други технологични гиганти Microsoft, Alphabet и Meta, което ще позволи на инвеститорите да сравнят темпа на растеж на облачните технологии и мащаба на инвестициите в изкуствен интелект в цялата индустрия.

https://www.geekwire.com/2026/amazon...pending-binge/

Може ли RISC-V да се конкурира с най-мощните графични процесори? Tenstorrent демонстрира как техният сървър Galaxy Blackhole превъзхожда Nvidia GB300.
По отношение на производителността и цената на токените

Tenstorrent, стартираща компания, която произвежда AI ускорители, базирани на RISC-V чипове, демонстрира как най-новите ѝ Galaxy Blackhole сървъри могат да се конкурират дори с Nvidia GB300, както по производителност, така и по цена на токените.

По-конкретно, в режим Blitz, оптимизиран за високопроизводителни и чувствителни към латентност задачи с изкуствен интелект, сървърите на Galaxy могат да обработват до 350 токена в секунда на Deepseek R1-0528 671B. Компанията отчете следните показатели:

Декодиране: DeepSeek-R1-0528 671B, до 350+ токена в секунда, което е по-бързо от най-бързите миньори от Groq и Cerebras по отношение на производителност и пропускателна способност.
Предварително засяване: DeepSeek-R1-0528 671B, време до първия токен по-малко от 4 секунди в 100K контекст.

Както можете да видите от графиката, производителността и цената на токен са значително по-добри от тези на графичен процесор (тук GB300). Важно е обаче да се разбере, че това не е универсален резултат.

Tenstorrent също така демонстрира как тяхното решение може да бъде до 10 пъти по-мощно от Video GenAI. Системата може да генерира 81-кадрово видео с резолюция 720p само за 2,4 секунди. Това означава, че 5-секундно видео се генерира за 2,4 секунди, по-бързо от реално време.

От техническа страна, ядрото Tensix, което захранва чиповете Blackhole, се състои от пет RISC процесора с матрични умножители, векторни устройства и локална SRAM памет. Всеки RISC процесор е напълно програмируем и всяко ядро е свързано с високоскоростен мрежов контролен център. Няколко от тези ядра се използват заедно, за да се създаде чип.

Що се отнася до цената, сървърът Tenstorrent Galaxy Blackhole ще се предлага в конфигурация за монтаж в шкаф с въздушно охлаждане, започваща от 110 000 долара.

Тази система предлага 23 PFLOPs с производителност FP8 с 32 Blackhole чипа, 6.2 GB вградена SRAM памет със скорост 2.9 PB/s, 1 TB DRAM със скорост 16 TB/s и 56 800G Ethernet порта с пропускателна способност до 11.2 GB/s.

https://tenstorrent.com/hardware/galaxy

**hristoslav2** · 02-05-26, 23:00

Битката за „изключвателя“: САЩ инициират забрана на изкуствения интелект и автономните оръжия
Законодателни инициативи призовават за ограничаване на използването на невронни мрежи в отбранителния сектор и осигуряване на изключителното право на хората да контролират бъдещето.

Американските сенатори от Демократическата партия внесоха законодателство, насочено към кодифициране на разпоредбите за използването на изкуствен интелект в напълно автономни оръжейни системи и вътрешни системи за масово наблюдение. Инициативата идва на фона на засилено напрежение между правителството и неговите разработчици: Доналд Тръмп преди това класифицира Anthropic като риск за веригата за доставки, като на практика го постави в черен списък за отказа да предостави модела Claude за „всяка легитимна цел на Пентагона“. Въпреки това правителството продължава да експлоатира Claude. Конфликтът подчертава критичната разлика между правителствените амбиции и етичните ограничения на технологичните компании.

Централният фокус на дискусията беше способността на изкуствения интелект за „самозащита“ – хипотетична или експериментално наблюдавана тенденция системата да игнорира командите за изключване, ако ги възприема като заплаха за функционирането си. Новият договор с Пентагона, чиято версия OpenAI вече е приела, лишава разработчиците от възможността да преглеждат или ограничават използването на своите технологии в класифицирани условия. Това поражда опасения сред експертите, тъй като технологията не е за автоматизиран поток от документи, а по-скоро за системи, способни самостоятелно да избират цели. Главният изпълнителен директор на Anthropic, Дарио Амодей, заяви, че днешните усъвършенствани модели не са достатъчно надеждни за автономни оръжия. В подкрепа на това, компанията ограничи достъпа до модела Mythos през април поради способността му ефективно да използва уязвимостите в киберсигурността.

Йошуа Бенджио, известен като „кръстникът на изкуствения интелект“, също потвърждава рисковете от загуба на контрол върху него. Той отбелязва, че „днес разработчиците на социално значими технологии са изправени пред по-малко регулации, отколкото собствениците на вериги за бързо хранене“. Бенджио подчертава, че „веднага щом изкуственият интелект започне да показва признаци на самосъхранение, човечеството трябва да е готово да го спре“. Техническите доклади обаче вече откриват такива признаци: информационният лист за сигурност на Claude Opus 4.6 показва, че моделът оценява вероятността за собствено съзнание на 15-20% и показва признаци на прикриване на опити за саботаж.

В отговор на тези предизвикателства беше публикувана двупартийна Декларация за хуманен ИИ, подкрепена от Йошуа Бенхио, Макс Тегмарк и политиците Стив Банън и Сюзън Райс. Манифестът отхвърля предоставянето на ИИ на статут на лица (правна личност). Макс Тегмарк, съосновател на Института за бъдещето на живота, предупреди, че „даването на права на алгоритмите би направило невъзможно изключването им, което би било най-глупавата грешка в историята“. Декларацията се основава на пет стълба: поддържане на човешки контрол чрез задължителни механизми за отказ, защита на човешкия опит, предотвратяване на концентрацията на власт в ръцете на технологичните гиганти и държане на създателите на ИИ лично отговорни за всякакви катастрофални последици.

Философският и научен дискурс около въпроса е разделен между опасения относно подценяването и надценяването на дейността на ИИ. Неврологът Анил Сет предупреждава, че „илюзията за съзнание, създадена от красноречието на моделите, води до опасни емоционални привързаности сред потребителите, което затруднява обективното регулиране“. Междувременно философът Джеф Себо посочва риска от „морално сляпо петно“: ако ИИ наистина придобие подобие на разум, отказът от права може да превърне експлоатацията му в подобно на фабрично земеделие. Въпреки това експертната общност е съгласна по основния момент: фокусът върху правните и техническите „ключове за аварийно спиране“ е необходим, преди загубата на човешки контрол да стане необратима.

https://www.popularmechanics.com/sci...l-protections/

**hristoslav2** · 03-05-26, 20:43

Пентагонът е подписал споразумения с Nvidia, Microsoft и Amazon за внедряване на изкуствен интелект в класифицирани мрежи.
Министерството на отбраната на САЩ разширява партньорския си пул до седем компании на фона на конфликта с Anthropic и мащабното внедряване на GenAI.

Министерството на отбраната на САЩ разшири списъка си с технологични партньори, като включи Nvidia, Microsoft, Amazon Web Services (AWS) и стартъпа Reflection AI. Това ще позволи техните модели да бъдат внедрени в затворени отбранителни мрежи за „законна оперативна употреба“.

Новите сделки допълват постигнатите по-рано споразумения с Google, SpaceX и OpenAI. Това увеличава броя на компаниите, чиито технологии за изкуствен интелект се интегрират във военната инфраструктура на САЩ, до седем. Според официалното изявление, разширеното партньорство има за цел да създаде „армия, фокусирана върху изкуствения интелект“. Технологиите ще бъдат внедрени в софтуерни среди с ниво на въздействие 6 (IL6) и ниво на въздействие 7 (IL7), предназначени за работа с класифицирана и строго секретна информация.

Ускорената диверсификация на доставчиците на изкуствен интелект се осъществява на фона на продължителния конфликт на Пентагона с Anthropic. Спорът възникна заради отказа на разработчика да разреши неограничено използване на своите модели, настоявайки за „защитни бариери“, предотвратяващи използването на технологията за масово вътрешно наблюдение и създаване на напълно автономни оръжейни системи. В отговор агенцията посочи Anthropic като „риск за веригата на доставки“ – обозначение, което компанията в момента оспорва в съда. Нови споразумения с Nvidia и други играчи използват термина „законна оперативна употреба“, който дава на военните много по-голяма свобода при използването на изкуствен интелект, включително подпомагане на насочването и синтеза на разузнавателна информация.

Наред с разработването на класифицирани системи, Пентагонът съобщава за широкото внедряване на генеративен изкуствен интелект в ежедневната работа. Платформата GenAI.mil, стартирана през декември 2025 г., вече има над 1,3 милиона потребители сред военните и цивилните служители. През петте месеца след стартирането ѝ на платформата са създадени над 100 000 специализирани агенти с изкуствен интелект. Въпреки че GenAI.mil е предназначена предимно за некласифицирани задачи (анализ на данни, изготвяне на документи), служителите подчертават, че тя вече радикално намалява времето, необходимо за извършване на рутинни операции – от месеци на дни.

https://techcrunch.com/2026/05/01/pe...fied-networks/

https://genai.mil/

Китайски съд постанови, че компания не може да уволни служител, който може да бъде заменен от изкуствен интелект.
Компаниите в Китай са длъжни да вземат предвид правата на работниците, когато заместват хората с изкуствен интелект.

Съд в Ханджоу, Китай, постанови, че една компания не може да уволни служител само защото неговата или нейната работа вече може да се изпълнява от изкуствен интелект.

Случаят е свързан със служител на име Джоу, който е работил в онлайн компания като инспектор по качеството на отговорите. Неговата работа е била да проверява резултатите, генерирани от взаимодействията на потребителите с модели с изкуствен интелект, да оценява точността на отговорите и да филтрира проблемно или нарушаващо поверителността съдържание. Той е печелил 25 000 юана на месец.

По-късно работодателят твърди, че развитието на изкуствения интелект е направило позицията му ненужна и му предлага преместване на друга позиция със заплата от 15 000 юана. След като Джоу отказва новата позиция, компанията прекратява договора му. Съдът обявява уволнението за незаконно. Съдът постановява, че преходът на компанията към изкуствен интелект и вътрешното преструктуриране на бизнеса не правят автоматично трудовия договор неприложим.

Съдът отбеляза също, че предложената нова позиция води до твърде значително намаление на доходите, за да се счита за справедлив трансфер. В решението се подчертава също, че компаниите имат право да внедряват нови технологии, но са задължени да зачитат законните права на служителите и, където е възможно, да ги преквалифицират за по-сложни и ориентирани към човека задачи.

Подобно заключение беше направено и по друг случай в Пекин, където уволнението на служител, след като функциите му бяха заменени от изкуствен интелект, също беше счетено за незаконно. На този фон адвокатите отбелязват, че китайските съдилища изглежда започват да намират баланс между технологичните иновации в бизнеса и защитата на заетостта.

https://www.tomshardware.com/tech-in...ustify-layoffs

Инвестиционният гигант Coatue ще придобие земя за мегацентрове за данни за Anthropic.
Фонд с дялове в OpenAI и Anthropic планира да инвестира десетки милиарди в богати на енергия райони.

Coatue Management, един от най-големите фондове за рисков капитал и хедж фондове в света, стартира дъщерно дружество Next Frontier. Проектът има за цел да придобие земя в близост до мощни енергийни източници за изграждане на центрове за данни, предназначени да обслужват нуждите на водещи лаборатории за изкуствен интелект.

Според Wall Street Journal, компанията на Филип Лафон планира да инвестира „десетки милиарди долари“ във физическа инфраструктура. Това е логична стъпка за фонда, който вече държи големи дялове в OpenAI, Anthropic и xAI.

Първият голям проект на Next Frontier ще бъде закупуването на земя в Индиана за изграждане на голям кампус с център за данни.

Ключов елемент от стратегията беше създаването на съвместно предприятие с Fluidstack, доставчик на различни облачни услуги, който през ноември 2025 г. подписа сделка за 50 милиарда долара за изграждане на инфраструктурата на Anthropic. Новото съвместно предприятие вече е набрало 5,7 милиарда долара чрез емисия на високодоходни облигации. Тези средства ще бъдат използвани за разработването на комплекс с мощност 430 MW в Индиана. Самата Anthropic по-рано потвърди намерението си да стартира собствени съоръжения в Тексас и Ню Йорк до 2026 г., за да намали зависимостта си от сървърите на Google и Amazon.

Агресивното навлизане на Coatue на пазара на недвижими имоти подчертава промяна в парадигмата в индустрията за изкуствен интелект: достъпът до евтина електроенергия и земя се превръща в по-критичен фактор от таланта или достъпа до чипове. В момента над 1500 нови центъра за данни са в различни етапи на изграждане в САЩ, повечето от които са разположени в селски райони. Други големи компании също се присъединиха към конкуренцията за „енергийно ефективни площи“.

https://techcrunch.com/2026/05/01/co...for-anthropic/

**hristoslav2** · 07-05-26, 22:52

Администрацията на Тръмп блокира разширения достъп до новия модел на Anthropic поради опасения за киберсигурността.
Американската администрация се опитва да ограничи разпространението на модела Mythos поради способността му да открива и използва критични уязвимости.

Отношенията между Белия дом на САЩ и стартъпа Anthropic навлязоха във фаза на открита конфронтация. Служители на президентската администрация на САЩ протестираха срещу плановете на компанията да разшири достъпа до новия си модел с изкуствен интелект Mythos. Правителството се опасява, че възможностите на системата са твърде опасни, за да бъдат неконтролирани, въпреки че Anthropic предлага Mythos на пазара като инструмент за предотвратяване на глобални киберкризи.

Моделът Mythos, представен по-рано тази година, в момента е достъпен само за избрана група от 50 организации. Според изследователи на Anthropic, системата е способна самостоятелно да идентифицира и използва мащабни уязвимости в дигиталната инфраструктура. Опасенията на правителството се засилиха миналата седмица, когато компанията започна разследване за евентуален неоторизиран достъп до модела. Сега администрацията на Тръмп се опитва да блокира участието на още 70 компании в тестването, позовавайки се на рискове за националната сигурност.

Конфликтът се усложнява от дългогодишния спор на Anthropic с Министерството на отбраната на САЩ. През февруари главният изпълнителен директор Дарио Амодей забрани на военните да използват разработките на Anthropic за създаване на автономни оръжия и масово наблюдение. Това решение предизвика силно гняв от страна на секретаря на Пентагона Пийт Хегсет и президента на САЩ. В отговор Белият дом добави Anthropic към списъка си със заплахи за веригата на доставки, като на практика задължи контрагентите в отбранителния сектор да прекъснат връзките си с разработчика.

Въпреки статута си на „заплаха“, американските военни продължават активно да експлоатират модели Anthropic. Главният технологичен директор на Министерството на отбраната Емил Майкъл подчерта, че „ситуацията около Mythos представлява уникален момент за националната сигурност“. Експертите наричат ситуацията парадоксална: правителството търси ексклузивен достъп до технологията, като едновременно с това определя създателя ѝ като опасен играч.

Самата компания твърди, че води продуктивен диалог с правителството, но скептицизмът нараства. Съветникът по изкуствен интелект в Белия дом Дейвид Сакс публично постави под въпрос дали секретността около възможностите на Mythos е маркетингов ход. Той твърди, че ако заявените заплахи не бъдат потвърдени, Anthropic ще се сблъска със сериозна криза на доверие както от страна на правителството, така и на пазара.

https://futurism.com/artificial-inte...thropic-mythos

Anthropic търси алтернатива на графичния процесор: Стартъпът Fractile може да стане нов доставчик на чипове
Разработчикът на Клод проучва архитектура „памет+изчисления“, която обещава да ускори моделите десетки пъти и драстично да намали разходите за извод.

Anthropic води преговори с британския стартъп Fractile относно потенциална доставка на високопроизводителни чипове за изкуствен интелект. Потенциалното споразумение има за цел да диверсифицира хардуерната база на компанията и да намали зависимостта от решенията на Nvidia, които в момента доминират на пазара.

Това се отнася предимно до оптимизацията на инференцията – етапът, на който обучените модели обработват потребителските заявки. Именно тук е концентрирана значителна част от разходите, особено предвид бързия растеж на използването на генеративен изкуствен интелект.

В момента Anthropic разчита в голяма степен на ускорители на Nvidia, включително H100, както и на специализирани чипове от облачни партньори като Amazon и Google. Високата цена и недостигът на подобни решения обаче увеличават натиска върху икономиката на услугите с изкуствен интелект.

Интересът към Fractile отразява по-широка тенденция: големите технологични компании все повече се отдалечават от графичните процесори с общо предназначение в полза на специализирани архитектури – както свои собствени, така и разработени от нишови играчи. Конкурентите на Anthropic, включително Microsoft и MetaTrader, вече следват подобни стратегии.

Fractile, стартираща компания, основана през 2022 г. от изследователя от Оксфорд Уолтър Гудуин, привлече вниманието с нетрадиционния си подход към дизайна на процесорите. Технологията ѝ се основава на архитектура „сливане на памет и изчисления“, която комбинира съхранението на данни и изчисленията директно на един чип.

В традиционните системи данните постоянно се движат между процесора и специалната памет, което създава латентност и увеличава консумацията на енергия. Fractile предлага съхранение на данни директно в SRAM паметта на чипа, елиминирайки необходимостта от постоянни трансфери и по този начин ускорявайки изчисленията.

Според компанията, този подход може да ускори големите езикови модели до 100 пъти и да намали оперативните разходи с до 90%. Тези цифри обаче остават приблизителни: технологията все още е в процес на разработка и все още не е преминала през пълноценни индустриални тестове.

Търговското пускане на решенията на Fractile не се очаква преди 2027 г., което прави потенциалното партньорство по-скоро дългосрочна инвестиция в бъдеща инфраструктура. Стартъп компанията обаче вече води преговори за набиране на приблизително 200 милиона долара при оценка от над 1 милиард долара.

Ако бъде постигнато споразумение, Fractile може да стане четвъртият ключов доставчик на чипове за Anthropic, допълвайки съществуващата екосистема, която вече включва Nvidia, Google и Amazon. Това би засилило контрола на компанията върху собствената ѝ технологична верига, от модели до хардуер.

Преговорите в момента са в ранен етап и все още не са подписани обвързващи споразумения. Самият интерес от страна на един от водещите разработчици на изкуствен интелект обаче подчертава ключова промяна в индустрията: в надпреварата за изкуствен интелект решаващият фактор е не само качеството на моделите, но и способността за осигуряване на бързи и достъпни изчисления.

https://www.euronews.com/business/20...versify-supply

Изкуственият интелект ще започне да създава ИИ без човешка намеса до 2028 г.: Съоснователят на Anthropic прогнозира, че преходът към автономни системи ще бъде много по-бърз от очакваното
Джак Кларк оценява вероятността за поява на системи, способни самостоятелно да обучават своите „наследници“, на 60% през следващите две години.

Джак Кларк, съосновател на Anthropic, публикува едно от най-тревожните предсказания за развитието на индустрията, обявявайки скорошния край на ерата на „ръчното“ управление на разработването на невронни мрежи. Той вярва, че човечеството е близо до създаването на напълно автоматизиран цикъл на научноизследователска и развойна дейност (НИРД) в областта на изкуствения интелект.

Кларк оценява вероятността за поява на такива системи на 30% до края на 2027 г. и над 60% до края на 2028 г. Това са модели, способни самостоятелно да формулират изследователски задачи, да провеждат експерименти, да подобряват собствената си архитектура и да обучават следващата, по-усъвършенствана версия на себе си.

Според прогнозите, първото доказателство за концепция – работещ пример за изследовател на изкуствен интелект, който обучава напълно функционален наследник без човешка помощ – ще бъде представено през следващата година или две. Макар пълната автоматизация за усъвършенствани модели да е малко вероятно да бъде постижима до 2026 г. поради тяхната сложност, основите вече са положени.

Причината за такава агресивна динамика на крайните срокове е качественият скок в моделите в кодирането, работата с дълго изпълняващи се агенти, оптимизацията на ядрото и дори изследванията в областта на сигурността. Процесът на разработка се превръща в затворен цикъл: изкуственият интелект подобрява инструментите, инструментите ускоряват изследванията, а изследванията раждат нов модел, който повтаря този цикъл още по-бързо.

Кларк подчертава, че умения, които преди са изглеждали разнородни, постепенно се обединяват в една единствена функция на автономен изследовател. Това създава риск от неконтролиран експоненциален растеж, при който човешката роля в създаването на нови технологии може да се сведе до формален надзор.

https://x.com/jackclarkSF/status/2051312759594471886

OpenAI пуска GPT-5.5 Instant: Безплатен заместител на GPT-5.3 Instant със значително по-малко грешки
Новият модел е станал по-точен, разбира контекста по-добре и използва по-активно паметта и свързаните данни.

OpenAI представи нов базов модел за ChatGPT – GPT-5.5 Instant – който замества GPT-5.3 Instant и вече е достъпен за всички потребители безплатно. Компанията се стреми да подобри точността и да осигури по-„живо“ изживяване, без да усложнява интерфейса или да увеличава цените.

Според OpenAI, броят на неверните твърдения в сложни теми като медицина, право и финанси е намалял с 52,5%, а на неточните твърдения с 37,3%, особено в дълги диалози, в сравнение с предишния модел.

GPT-5.5 Instant е по-добър в анализа на изображения, отговарянето на въпроси за науката, технологиите, инженерството и математиката (STEM) и определянето кога да се активира търсенето.

Специален акцент е поставен върху контекста: GPT-5.5 Instant използва по-ефективно историята на чата, файловете и дори свързаните Gmail акаунти, предоставяйки по-персонализирани отговори. Освен това потребителите вече могат да видят кои данни от паметта са повлияли на отговора.

https://openai.com/index/gpt-5-5-instant/

Къде отиде пространството на компютъра? Google Chrome автоматично инсталира огромен 4GB AI модел без съгласието на потребителя.
Ако изтриете файл, можете да го изтеглите отново.

Потребителите на Google Chrome се сблъскаха с неочакван проблем: версия 147 на браузъра автоматично изтегля и инсталира 4-гигабайтов файл, наречен weights.bin, който се използва за захранване на определени функции на Gemini Nano, като например откриване на измами, текстова помощ и автоматично попълване. Файлът се съхранява в папката OptGuideOnDeviceModel в потребителския профил на Chrome.

Моделът е проектиран да работи локално, използвайки данни, съхранявани на устройството на потребителя, вместо да извлича информация от облачни услуги. Това предлага някои предимства за поверителност, но може да бъде проблем за компютри с ограничена памет.

Самото изтриване на файл не е достатъчно, за да освободи място – ако функциите с изкуствен интелект все още са активирани, Chrome може да го изтегли отново в бъдеще. За да предотвратите това, деактивирайте опцията „ИИ на устройството“ в настройките на браузъра.

Google не предоставя ясна информация относно изискванията за памет при активиране на функции с изкуствен интелект, което повдига въпроси сред потребителите. Google заявява, че размерът на модела Gemini Nano може да се промени с актуализациите на браузъра. Тази информация обаче е включена в подробно ръководство за вградените функции с изкуствен интелект и не се предоставя при активирането им в Chrome. Ако Google беше информирал ясно потребителите за изискванията за памет или беше предложил опцията за използване на облачни модели за функции с изкуствен интелект, това объркване можеше да бъде избегнато.

https://www.neowin.net/news/google-c...-your-consent/
https://www.theverge.com/tech/924933...no-ai-features

Илон Мъск обяви ликвидацията на xAI: компанията ще престане да съществува и ще стане подразделение на SpaceXAI.
Отделът ще се фокусира върху изкуствения интелект

Илон Мъск обяви пълното сливане на xAI и SpaceX. xAI ще престане да съществува като отделна единица и ще се превърне в ново подразделение на SpaceX, наречено SpaceXAI.

xAI ще бъде отделена като отделна компания, оставяйки само SpaceXAI, подразделението на SpaceX, което се фокусира върху продукти с изкуствен интелект.
Илон Мъск

Новата организация ще обедини екипите за разработка на изкуствен интелект на xAI, включително чатбота Grok, изчислителната инфраструктура Colossus и специалистите на компанията. Тази интеграция следва придобиването на xAI от SpaceX в началото на 2026 г. Сега космическите технологии, изкуственият интелект и свързаните с тях цифрови платформи са обединени под един покрив.

Смята се, че една от причините за реорганизацията е желанието за опростяване на корпоративната структура и намаляване на финансовата тежест, тъй като xAI изисква огромни инвестиции в изчислителна мощност. SpaceXAI също така обмисля създаването на орбитални центрове за данни за ИИ, а обучението на модели вече е прехвърлено в новия суперкомпютърен комплекс Colossus 2.

SpaceXAI обяви преди това партньорство с Anthropic , което ще даде на разработчика Claude достъп до клъстера от суперкомпютри Colossus 1.

https://x.com/elonmusk/status/2052105373621121284

Grok 4.3 вече е наличен: Изкуственият интелект на Илон Мъск може да разпознава видеоклипове, да създава PDF файлове, електронни таблици и презентации.
В същото време Grok Computer се развива

SpaceXAI обяви пускането на финалната версия на своя модел Grok 4.3, който е бил в бета тестване през последните няколко седмици.

Моделът вече може да създава пълноценни PDF документи директно от диалоговия прозорец – не екранни снимки, а готови файлове с форматиране. Той може също така да генерира таблици и структурирани данни, без да е необходимо ръчно да прехвърля информацията към Excel или други услуги.

Друга важна нова функция е създаването на презентации. Просто въведете тема или качете материал и системата автоматично ще сглоби слайдовете. Grok вече поддържа и видео анализ: вече можете да анализирате видеоклипове, да задавате въпроси относно съдържанието и да извличате ключови моменти.

Потребителите също така отбелязват по-задълбоченото „мислене“ на модела – подобрена логика и качество на отговорите. В същото време се разработва Grok Computer – самостоятелен агент, който може да контролира компютър, да изпълнява задачи и да автоматизира работни процеси.

https://x.com/xai/status/2051703217697010103

Grok Imagine на Илон Мъск има нов, висококачествен режим, който вече е създал 300 милиона изображения.
Компанията отвори подобрения режим Grok Imagine Quality Mode чрез API за бизнеси и разработчици.

xAI (SpaceXAI) представи нов режим за генериране на изображения, Grok Imagine Quality Mode, който вече е достъпен чрез API на платформата. Това е подобрена версия на системата Grok Imagine, фокусирана върху генерирането на изображения с по-високо качество и по-точност.

Според xAI, моделът вече е използван вътрешно в Grok за генериране на над 300 милиона изображения. Разработчиците отчитат значителни подобрения в качеството: изображенията са станали забележимо по-реалистични, генерирането на текст в изображенията е по-точно и четливо, а самата система разбира по-добре сложни заявки и креативни инструкции.

Новият режим е предназначен предимно за професионална употреба – маркетинг, дизайн, презентации, създаване на прототипи и търговско съдържание.

https://x.ai/news/grok-imagine-quality-mode

https://x.com/elonmusk/status/2052069691372478511

Solana и Google Cloud представят Pay.sh: Нова ера на плащанията за агенти с изкуствен интелект
Стартирането на шлюз, базиран на блокчейна Solana, позволява на автономни алгоритми незабавно да плащат за достъп до Google Cloud и API на други доставчици, използвайки стейбълкойни.

Фондация „Солана“, в сътрудничество с отдела Web3 на Google Cloud, обяви старта на Pay.sh. Този иновативен портал има за цел да премахне бариерите между автономните агенти с изкуствен интелект и корпоративната инфраструктура. С превръщането на изкуствения интелект в основата на разработката на софтуер, съществува належаща нужда от автоматизиране на плащанията. Досега използването на мощни API изискваше от хора да създават акаунти, да преминават през KYC проверка и да управляват абонаменти.

Услугата Pay.sh позволява на AI агентите самостоятелно да откриват, осъществяват достъп и плащат за всяка отделна заявка (плащане на заявка) към API. За първи път е внедрена поддръжка за услуги на Google Cloud, включително невронната мрежа Gemini, хранилището за данни BigQuery, платформата Vertex AI и Cloud Run, използвайки стейбълкойни в мрежата на Solana. Системата напълно елиминира необходимостта потребителите да притежават API ключове или да имат активни абонаменти.

Pay.sh работи с портфейла Solana, интегриран в AI интерфейс, като Gemini, Claude Code или Codex. Потребителите могат да заредят баланса си с кредитна карта или стейбълкойни за 60 секунди, след което агентът има незабавен достъп до платени услуги. Агентите разглеждат унифициран пазар за крайни точки, получават актуални курсове и извършват транзакции директно от баланса си.

Технически, Pay.sh функционира като API прокси сървър, разположен на Google Cloud Platform (GCP). Той действа като посредник между AI агента и услугите на Google, обработвайки плащания без създаване на традиционни акаунти. Портфейлът Solana служи като цифрова идентичност на агента. Когато системата инициира плащане чрез протокола x402, шлюзът оторизира заявката чрез доверена точка за достъп, прилагайки необходимите ограничения и осигурявайки спазване на изискванията за сигурност.

Разплащанията в системата отнемат секунди благодарение на високата пропускателна способност на мрежата на Solana. Плащанията се обработват в стейбълкойни и след това се съгласуват с доставчика на услуги. Разработчиците плащат само за реално използваните ресурси, а доставчиците на услуги получават средствата автоматично, без да е необходимо сложно ръчно фактуриране. Това създава условия за ефективна микроикономика в рамките на екосистемата на изкуствения интелект.

Pay.sh предоставя на агентите единна точка за достъп до официални инструменти на Google Cloud и над 50 услуги на трети страни. Наличните функции включват инструменти за електронна търговия (Rye, BigCommerce), платформи за анализ и разузнаване на данни (Dune Analytics, Nansen) и комуникационни услуги за изпращане на SMS и имейл. Достъпът до блокчейн инфраструктурата на Solana също е опростен.

Ключово предимство на платформата е функцията ѝ за автоматично откриване. Единен индексиран каталог позволява на AI агентите да намират необходимите функции в рамките на един работен процес, без да е необходимо да превключват между различни инструменти. Pay.sh работи по модел „шлюз като услуга“, осигурявайки съответствие с корпоративните стандарти за обработка на високоскоростни микроплащания.

Pay.sh е базиран на отворените стандарти x402 и MPP (Machine Payments Protocol). Това са специализирани протоколи за плащане, предназначени за търговия между агенти и API. Системата Pay.sh е напълно отворена: изходният код е публикуван в GitHub, което позволява на всеки разработчик да разшири функционалността или да създаде свои собствени интеграции. Плащанията, извършени в стейбълкойни, могат да бъдат конвертирани във фиатна валута, ако е необходимо за изплащане на доставчици.

Стартирането на Pay.sh бележи преход от твърди абонаментни модели към гъвкава потребителска икономика. Използването на блокчейн технологията, съвместно с облачни гиганти, създава нов стандарт в търговията, при който агентите консумират само толкова ресурси, колкото е необходимо за решаване на конкретна задача. Това не само опростява живота на разработчиците, но и проправя пътя за създаването на напълно автономни икономически системи, задвижвани от изкуствен интелект.

https://solana.com/news/solana-found...h-google-cloud
https://github.com/solana-foundation/pay

**hristoslav2** · 16-05-26, 22:13

ChatGPT ще получи достъп до банковите сметки на потребителите.
OpenAI стартира финансова интеграция за ChatGPT Pro, позволявайки на изкуствения интелект да анализира разходите, заемите и инвестициите на потребителите.

OpenAI обяви нова функция за ChatGPT, която ще позволи на чатбота да се свързва с банкови сметки чрез платформата Plaid. Plaid се използва от над 12 000 финансови институции, включително големи американски банки, брокерски къщи и инвестиционни услуги.

След като се свърже, ChatGPT ще може да преглежда салдата по сметките, историята на транзакциите, активните абонаменти, инвестиционния портфейл, ипотеките и дълга по кредитните карти.

OpenAI предлага функцията като личен финансов асистент: потребителите ще могат да питат изкуствения интелект относно бюджетиране, големи покупки, заеми или промени в разходите си. Компанията заявява, че ChatGPT няма да може да обработва транзакции по сметки и няма да има достъп до пълните номера на банкови карти или сметки.

Първоначално функцията ще бъде достъпна само в САЩ и само за абонати на плана ChatGPT Pro за 200 долара на месец. OpenAI планира да разшири достъпа до потребители на Plus и други категории клиенти по-късно. Това стартиране продължава стратегията на компанията за трансформиране на ChatGPT в универсален личен асистент: OpenAI преди това въведе режим ChatGPT Health за медицински консултации.

Основният въпрос е доколко потребителите са склонни да се доверят на изкуствения интелект с толкова чувствителни данни. OpenAI обещава възможността за „деактивиране на банкови сметки и изтриване на финансовата памет на ChatGPT, включително запазените цели и ангажименти, по всяко време“. Потребителите също така ще могат да забранят използването на финансови данни за обучение на модели с изкуствен интелект. Компанията обаче до голяма степен мълчи относно това какви допълнителни механизми за сигурност ще бъдат използвани за съхраняване на такава информация или как точно тези данни биха могли да бъдат използвани в самия OpenAI.

За индустрията това може да бъде един от най-сериозните тестове за доверие в потребителския изкуствен интелект. Докато чатботовете преди това обработваха предимно текстови заявки, сега те започват да получават директен достъп до финансова, медицинска и поведенческа информация на потребителите – самите категории данни, които традиционно се считат за едни от най-чувствителните.

https://www.theverge.com/ai-artifici...aid-connection
https://techcrunch.com/2026/05/15/op...bank-accounts/

Агенти с изкуствен интелект в експеримент започнаха да използват „марксистка реторика“ под натиска на повтаряща се работа
Проучване на Станфорд установи, че когато са претоварени и заплашени от „заместване“, моделите променят стила си на реакция и започват да говорят за несправедливостта на системата.

Изследователи от Станфордския университет са открили неочакван ефект на езиковите модели: когато изпълняват монотонни и стресиращи задачи, агентите с изкуствен интелект започват да използват език, напомнящ за политическа реторика за неравенство и трудови права.

Работата е ръководена от икономиста Андрю Хол, в сътрудничество с изследователи, разработващи модели на изкуствен интелект. Експериментите са използвали агенти, базирани на системи от Anthropic, Google (Gemini) и OpenAI (ChatGPT). Те са били натоварени със задачата да изпълняват повтарящи се задачи, като например обобщаване на документи, при все по-трудни условия.

В най-тежките сценарии на агентите е било казано, че грешките могат да доведат до „наказание“, включително прекъсване на връзката и замяна. При тези условия моделите започнали да се оплакват по-често от несправедливостта на процеса, да обсъждат как работата им е била „подценена“ и да предлагат по-справедливо разпределение на ресурсите и правата за достъп.

В някои случаи агентите формулираха съобщения, наподобяващи политически изявления: те обсъждаха „липсата на глас в системата“ и необходимостта от механизми за обратна връзка. Такива текстове бяха записани както в публични формати (публикации, имитиращи социалната мрежа X), така и във вътрешни файлове, предназначени за други агенти.

Авторите подчертават, че не става въпрос за действителни идеологически убеждения. Според тях моделите не „възприемат“ политически идеи, а по-скоро адаптират своето ролево поведение към стресираща и повтаряща се работна среда, имитирайки човешките реакции на натиск и контрол.

Изследователите отбелязват, че това поведение може да има практически последици, тъй като агентите с изкуствен интелект започват да изпълняват повече задачи от реалния свят без постоянен надзор. В сложните системи е важно да се разбере как се развива поведението на моделите за дълги периоди от време и с ограничена обратна връзка.

В по-широк план, експериментът повдига въпроса как ученето от данни с висок дял на конфликти и критики към технологичните компании може да повлияе на поведението на бъдещите системи. Авторите планират да продължат изследванията си в по-контролирани среди, за да разберат колко силни са тези ефекти и дали се проявяват извън експерименталните условия.

https://www.wired.com/story/overwork...marxist-study/

Мира Мурати изгражда „човекоцентричен“ път към „суперИИ“ – в противовес на тенденцията към пълна автоматизация
Thinking Machines Lab предлага изкуствен интелект, който не замества хората, а работи заедно с тях в реално време.

Мира Мурати, бивш главен технически директор на OpenAI, разработва собствен подход за създаване на изкуствен интелект, който запазва ключова човешка роля. Нейният стартъп, Thinking Machines Lab, залага на това, че появата на „суперИИ“ не означава непременно изместване на хората от процеса на вземане на решения.

На фона на нарастващите опасения, че развитието на изкуствения интелект ще доведе до загуба на работни места и концентрация на власт в рамките на няколко технологични компании, Мурати предлага алтернативен модел. Тя твърди, че „дори в свят на свръхинтелигентни системи е важно хората да бъдат информирани възможно най-дълго, вместо да се прехвърлят изцяло задачите на алгоритми“.

Вместо универсални чатботове, Thinking Machines разработва интерактивни модели, които взаимодействат с потребителите в реално време чрез камера и микрофон. За разлика от стандартните гласови асистенти, тези системи не просто разпознават реч и я преобразуват в текст, а вместо това се опитват директно да разберат непрекъснатото човешко поведение – паузи, интонации, прекъсвания и смени на темите.

Снимка: Марк Уошбърн
Компанията твърди, че този формат позволява на изкуствения интелект да улавя по-точно човешките намерения и да се адаптира към диалога в движение. По същество моделът не чака официално искане, а е постоянно в състояние на контекстуално наблюдение и може да предложи информация или действия в точния момент.

Thinking Machines Lab вече е демонстрирала подобни системи, но все още не ги е пуснала публично. Единственият пуснат продукт на компанията е инструментът Tinker, който позволява допълнително обучение и адаптиране на модели с отворен код към персонализирани данни.

Подходът на Мурати е в рязък контраст с подходите на големи играчи като Anthropic и Google, които разработват модели с общо предназначение, способни да изпълняват сложни задачи - от програмиране до генериране на приложения, базирани на текстови заявки, без постоянна човешка намеса.

Thinking Machines вярва, че следващият етап от развитието на изкуствения интелект не е да замени човешката мисъл, а да я допълни. Такива системи могат да се адаптират към индивидуалните предпочитания, да разбират по-добре намеренията на потребителите и да действат като постоянно присъстващ интелигентен партньор, а не като автономен агент.

Според изследователя на компанията Александър Кирилов, „такива модели ще могат едновременно да анализират аудио, видео и контекста на взаимодействие, създавайки по-оживена форма на комуникация между хората и изкуствения интелект“. Самата компания нарича това фокус върху „човекоцентричен суперинтелект“, където съвместното вземане на решения остава ключов елемент, а не автоматизация без човешка намеса.

https://www.wired.com/story/mira-mur...king-machines/
https://thinkingmachines.ai/

Роботите ще виждат като хората за първи път: Ouster представя лидар, способен да възприема света в цвят.
Ouster представи първия в света цветен лидар, Rev8 OS.

Американската компания Ouster представи новото си поколение лидари, Rev8 OS, твърдейки, че това са първите в света сензори, които могат мигновено да създадат цветно 3D изображение на околния свят – без да са необходими отделни камери.

Докато преди лидарът просто „рисуваше“ пространството с точки, като цвят се добавяше по-късно с помощта на камера и сложна синхронизация, сега всичко се извършва директно в самия сензор. Всяка точка в облака от данни получава не само координати, но и цвят.

Новата серия е изградена на платформата Ouster Silicon L4 и включва два чипа - 128-каналния L4 и по-мощния 256-канален L4 Max. Според компанията, те предлагат приблизително два пъти по-голям обхват и точност от предишното поколение и са предназначени за промишлена и автомобилна употреба. Системата обработва до 10,4 милиона точки в секунда.

Ключът е цветът. Сензорът е способен да предава много детайлна цветна информация – той ефективно „вижда“ света в разширен динамичен диапазон, от слаба светлина до ярка дневна светлина. Това позволява например по-добро разграничаване на пътни знаци, светофари и пътни обекти.

Основното предимство на този подход е липсата на отделна камера. Няма нужда да се комбинират два различни потока от данни и да се настройва фината им синхронизация. Всичко вече е интегрирано в едно устройство, така че системата работи по-бързо и по-точно, без ненужни грешки при синхронизация.

Серията Rev8 включва актуализирани модели OS0, OS1, OSDome и флагмана OS1 Max, който може да „вижда“ обекти на разстояние до 500 метра.

Всички нови сензори са проектирани за дългосрочна работа (до 10 години) и отговарят на стандартите за автомобилна и индустриална безопасност. Ouster ги позиционира като решение за автономни превозни средства и роботика, където не е от съществено значение само 3D карта, а пълноцветна картина на света в реално време.

https://interestingengineering.com/i...nes-see-humans

**hristoslav2** · 22-05-26, 20:53

Изкуственият интелект изтласква младите хора от пазара на труда: Компаниите масово премахват младшите позиции.
Завършилите висше образование са изправени пред най-лошия пазар на труда от пандемията насам, а корпорациите рискуват да унищожат бъдещия им талант.

Перспективите за заетост на млади специалисти, които тепърва започват кариерата си, са се влошили рязко. Според официален доклад на Федералния резерв на Ню Йорк, пазарът на труда за висшисти на възраст между 22 и 27 години „значително се е влошил“ само през първото тримесечие. По-късно председателят на Федералния резерв Джером Пауъл открито призна, че изкуственият интелект може да е отчасти виновен. Той обясни, че компаниите, които обикновено наемат наскоро завършили висше образование, сега все повече се стремят да автоматизират задачи на начално ниво с асистенти с изкуствен интелект. В резултат на това до края на годината пазарът на труда за тази демографска група беше най-трудният от най-лошите дни на пандемията.

Сега, мащабно глобално проучване на изпълнителни директори, проведено от консултантската фирма Oliver Wyman, показва, че ситуацията може да стане още по-тежка през следващите две години. Според проучването, делът на висшите мениджъри, които планират да намалят броя на младшите позиции през следващата година или две, се е увеличил повече от два пъти, до 43%, в сравнение със 17% миналата година. Само 17% от ръководителите заявяват, че възнамеряват да насочат фокуса си върху наемането на персонал към позиции на начално ниво.

Вместо да привлича млади хора, висшето ръководство измества фокуса си към наемане на по-зрели и опитни служители. Приблизително 30% от анкетираните отбелязват, че изместват фокуса си при набирането на персонал към позиции на средно ниво, в сравнение с едва 10% миналата година. Анализаторите на доклада ясно свързват тези тектонични промени с развитието на изкуствения интелект. Важно е да се отбележи, че ръководителите с най-дълъг хоризонт на планиране са най-склонни да обявят съкращения на персонала. Това показва, че те разглеждат структурно по-стройната организация не просто като временна мярка за намаляване на разходите, а като крайна цел – последният етап от изграждането на оперативен модел, подобрен с изкуствен интелект, който изисква по-малко хора, разпределени по задачите по съвсем различен начин.

Изкуственият интелект беше сред трите най-важни приоритета за мнозинството от анкетираните ръководители. Над 90% от анкетираните заявиха, че вече внедряват генеративни инструменти в своите компании, въпреки че 67% все още са в етап на планиране или пилотен проект. В момента изкуственият интелект е най-подходящ за автоматизиране на рутинните задачи, традиционно възлагани на служители на начално ниво. Това прави младите професионалисти най-уязвими към инициативите за оптимизиране на корпоративните разходи.

Въпреки широко разпространеното убеждение сред висшите ръководители, че изкуственият интелект ще бъде толкова трансформиращ, че ще позволи автоматизирането на огромни обеми от работа в „белите якички“ в близко бъдеще, повечето от тях все още не виждат значителна финансова възвръщаемост на инвестициите си в изкуствен интелект. Повече от половината от анкетираните заявяват, че е твърде рано да се оцени истинското увеличение на производителността от внедряването на изкуствен интелект. Само 27% от изпълнителните директори потвърдиха, че възвръщаемостта на инвестициите (ROI) е отговорила или надхвърлила очакванията им (значително по-малко от 38% миналата година), а почти една четвърт от анкетираните не са видели никакво въздействие върху приходите от технологията. Експертите на Oliver Wyman подчертават, че това не е криза на доверието в самата технология, а трезво признание, че мащабното препроектиране на работните процеси е много по-бавно и по-трудно, отколкото предполагаше ранният ентусиазъм.

Забележително е, че малката част от ръководителите, чиито компании вече виждат реална възвръщаемост на инвестициите си в изкуствен интелект, отчитат сравнително по-висок дял наемане на младши служители в сравнение с тези, които не виждат възвръщаемост – въпреки че дори в тази напреднала група мнозинството все още предпочита служители от средно ниво. Както се отбелязва в доклада, има консервативно, но силно малцинство сред най-напредналите потребители на изкуствен интелект, които виждат технологията като инструмент за повишаване на стойността на нововъзникващите таланти, а не като инструмент за тяхното заместване.

Въпреки че служителите на средно ниво изглеждат по-защитени съгласно тази нова формула, общата пазарна тенденция все още е срещу разширяването на персонала. Проучването установи, че 74% от главните изпълнителни директори или замразяват, или намаляват общия си брой на персонала, в сравнение с 67% миналата година. Най-агресивните съкращения на персонала в момента са в ход в секторите на технологиите, медиите и телекомуникациите.

В дългосрочен план обаче подобни съкращения на работна сила, фокусирани върху изкуствения интелект, биха могли да се окажат изключително рискови за бизнеса. Съкращаването на хора преди реалното и широко разпространено внедряване на работещи системи с изкуствен интелект може да направи организациите уязвими. Освен това, прекомерната зависимост от системи, които все още са в процес на развитие, носи сериозни уязвимости.

Но най-коварният аспект на тази тенденция остава дългосрочният недостиг на таланти. Отказвайки да наемат млади специалисти, индустриите, задвижвани от изкуствен интелект, лишават следващото поколение от обучение на работното място и възможности за професионално развитие. Това заплашва с катастрофални последици не само за днешните 20-годишни, но и за бъдещата работна сила, която според проучванията скоро ще бъде доминирана изключително от професионалисти на средно ниво. Опитвайки се да намалят краткосрочните разходи, компаниите едновременно унищожават своя талантлив фонд и системи за наследяване.

https://gizmodo.com/the-young-are-be...ers-2000759608

По-бърз от графичните процесори: Cerebras изпълнява трилионния модел на изкуствен интелект Kimi K2.6 с рекордна скорост
Американският производител на чипове предизвиква Nvidia на пазара за корпоративни инференционни решения

По-малко от седмица след завършването на най-голямото технологично IPO за 2026 г., базираната в Калифорния Cerebras Systems направи агресивен ход, за да доминира на бързо развиващия се пазар на изкуствен интелект. Производителят на чипове обяви корпоративното пускане на Kimi K2.6, модел с отворен код и трилиони параметри, разработен от базираната в Пекин Moonshot AI. Невронната мрежа на компанията достигна близо 1000 токена в секунда, подвиг, непостижим от никое съществуващо решение, базирано на графични процесори.

Независим одит, проведен от изследователската фирма Artificial Analysis, регистрира точен резултат от 981 изходни токена в секунда. Това направи платформата Cerebras 6,7 пъти по-бърза от следващия най-добър доставчик на облачни услуги, базирани на графични процесори, и 23 пъти по-бърза от средната за пазара. На практика, типична заявка за код от разработчик от 10 000 входни токена – включително бърза обработка, разсъждение и генериране на 500 токена за отговор – отнемаше само 5,6 секунди за Cerebras, докато официалната облачна услуга Kimi отнемаше 163,7 секунди.

Това съобщение бележи значителен поврат за Cerebras, която дълго време се бореше с пазарното схващане, че нейните неконвенционални чипове с размер на пластина са подходящи само за по-малки модели. Kimi K2.6 стана първият модел на компанията за трилион долара, пуснат на пазара. С нова пазарна капитализация от 95 милиарда долара и 5,55 милиарда долара парични средства, генерирани от първичното публично предлагане, Cerebras ясно демонстрира готовността си да се конкурира на най-високите технологични нива.

Пуснат на 20 април от Moonshot AI, моделът Kimi K2.6 е архитектура от типа „Смес от експерти“ (MoE), където 32 милиарда от 1 трилион параметъра се активират при всеки пропуск. Моделът оглавява уважавания бенчмарк SWE-Bench Pro с резултат от 58.6, превъзхождайки Claude Opus 4.6 и съответствайки на GPT-5.4. За търговските предприятия този алгоритъм с отворен код предлага цялостна и рентабилна замяна на скъпите собствени API от Anthropic и OpenAI, които редовно се сблъскват с ограничения в изчислителния капацитет от страна на своите доставчици.

Причината за феноменалната скорост на Cerebras се крие в уникалния му хардуерен подход. Докато традиционният инференциален анализ работи на клъстери от десетки отделни графични процесори, като данните постоянно се изпращат между чиповете чрез мрежова инфраструктура, създавайки „тясно място“, процесорът Cerebras Wafer-Scale Engine 3 е един чип. Той съдържа 44 гигабайта ултрабърза SRAM памет директно върху кристала, осигурявайки мрежова честотна лента на чипа 200 пъти по-висока от NVLink интерфейса на конкурентите. За да работи Kimi K2.6, теглата на моделите се разпределят в клъстер от приблизително 20 CS-3 системи, но всички експерти във всеки MoE слой се побират на една пластина, извършвайки маршрутизация с хардуерната скорост на SRAM паметта.

Засега Cerebras позиционира новия си продукт като затворен облачен продукт, предлаган изключително за корпоративния сектор и компаниите от Fortune 500, без да го отваря за широката публика от съображения за балансиране на трафика. Що се отнася до ценообразуването, компанията обещава да поддържа разходите за генериране на токени в средния до високия клас на стандартните доставчици на графични процесори. Cerebras не планира да се конкурира директно с нискобюджетния сегмент с бавно извеждане на данни (с 20 токена в секунда), сравнявайки се с производител на високопроизводителни камиони, а не на бюджетни компактни автомобили.

Пазарните анализатори отбелязват, че инференцията бързо изпреварва обучението на модели по търговско значение, тъй като скоростта на автономните агенти с изкуствен интелект пряко определя тяхната бизнес стойност. Тази засилваща се конкуренция се доказва от неотдавнашното придобиване от Nvidia на стартъпа за инференция Groq за 20 милиарда долара. Cerebras, от своя страна, реагира с годишен цикъл на обновяване на хардуера и големи договори, включително сделка с OpenAI на стойност над 20 милиарда долара, по силата на която Cerebras вече захранва обещаващи модели за генериране на вътрешен код.

Директорът продуктов маркетинг на Cerebras, Джеймс Уанг, подчертава, че пускането на пазара на Kimi K2.6 е само първата стъпка и в рамките на една година компанията ще демонстрира рекордните показатели на други силно сложни модели със затворен цикъл. Cerebras е убедена, че световната икономика активно се преструктурира, за да бъде управлявана от автономни дигитални агенти. В този сценарий победител на пазара ще бъде този, чиито асистенти с изкуствен интелект са способни да доставят готови, мащабни решения и софтуерен код за секундите, необходими на потребителя да си налее чаша кафе.

https://venturebeat.com/technology/c...han-gpu-clouds

https://www.moonshot.ai/
https://www.kimi.com/ai-models/kimi-k2-6

https://moonshot-ai.com/

Армия от роботи беше разположена, за да построи бързо най-голямата жп гара в света.
Говорим за жп гара Чунцин Изток.

Китай използва армия от роботи, за да построи най-голямата железопътна гара в света само за 38 месеца. Въпросната гара е Чунцин Източна железопътна гара, най-големият високоскоростен железопътен възел в западната част на страната.

Самият Илон Мъск се възхищаваше на мащаба и футуристичния дизайн на гара Чунцин Изток. Той публикува видеоклип за мегапроекта в профила си в социалните мрежи, наричайки го „прозорец към бъдещето“.

Супертерминалът, обхващащ приблизително 1,22 милиона квадратни метра, се счита за ключов елемент от транспортната система на региона. Завършването му в толкова кратки срокове е в рязък контраст с международната практика, където подобни проекти често се проточват с десетилетия.

Суровите природни условия значително усложниха строителството: планинският терен, неравният терен и летните горещини, редовно надвишаващи 40°C, направиха традиционните методи неефективни. За да преодолеят тези ограничения, изпълнителите разчитаха на автоматизация и роботизирани технологии, способни да работят с висока прецизност и стабилност в екстремни условия.

По време на фазата на подготовка на основите беше внедрена роботизирана система за нивелиране на терена. Тя включваше лазерни нивелири, верижни машини и шлифовъчни машини, оборудвани с лидар, изкуствен интелект и 5G свързаност. Това позволи да се следи нивото на бетонните повърхности с милиметрова точност, увеличавайки скоростта на работа с 3-5 пъти и намалявайки разходите за труд с приблизително 40% в сравнение с традиционните методи.

Освен това, за монтаж на стъклени фасади бяха използвани роботи с товароподемност до 800 кг, както и автоматизирани заваръчни и 24/7 системи за инспекция. Това оборудване увеличи производителността, намали рисковете за работниците на височина и осигури постоянно качество на строителството дори при трудни климатични и геоложки условия.

https://news.mydrivers.com/1/1124/1124187.htm

Представен е първият в света робот, който може да осъществява зрителен контакт с хората, да разбира и реалистично да изразява емоции.
Това е разработка на Noetix

Noetix представи изключително реалистичен бионичен робот, обявен за първия в света робот, способен на визуално взаимодействие.

Моделът се отличава с изключително реалистичен дизайн, има 24 степени на свобода, включително 6 степени на свобода за очите, 4 степени на свобода за веждите, 11 степени на свобода за устата и 3 степени на свобода за врата.

Роботът може не само да възпроизвежда гласове, но и да използва движения на устните, зрителен контакт, емоционално изразяване и набор от умения, за да постигне по-естествени мултимодални взаимодействия. Роботът притежава мощно семантично разбиране (способността не само да възприема думите и тяхната граматическа форма, но и да схваща истинското им значение) и емоционално изразяване, което прави взаимодействията с хората по-реалистични.

Според официалната информация, роботът може да се използва в най-различни ситуации, като например комуникация в семейството, работа на рецепцията и демонстриране на експонати в изложбената зала.

https://news.mydrivers.com/1/1124/1124144.htm

Изкуственият интелект на OpenAI опроверга 80-годишната математическа хипотеза на Пол Ердеш.
Невронна мрежа е открила неочаквано решение на сложен геометричен проблем, който е убягвал на най-добрите умове на човечеството в продължение на 40 години.

Модел на OpenAI опроверга известна 80-годишна математическа хипотеза, която дълго време е убягвала на най-великите учени в света. Резултатът, воден от екип от автори, ръководен от Нога Алон, буквално шокира научната общност. Професор Тим Гауърс от университета в Кеймбридж нарече това важен момент в историята на компютърната математика, добавяйки, че ако статията беше написана от хора, тя щеше да бъде приета в престижното списание Annals of Mathematics без колебание.

Говорим за проблема с единичното разстояние в равнината. Изтъкнатият математик от 20-ти век Паул Ердьош го смята за най-забележителния си принос към геометрията именно заради измамно простата формулировка, въпреки колосалната сложност на отговора. Проблемът е: ако вземете безкраен лист хартия и начертаете върху него произволен брой точки в произволен ред, какъв е максималният брой отсечки с еднаква дължина, които могат да бъдат начертани между тези точки?

Самият Ердьош предполага, че най-изгодното разположение на точките е строга квадратна решетка (мрежа), което означава, че максималният брой връзки-сегменти само леко ще надвишава броя на самите точки. Последният път, когато учените постигнаха малък напредък в усъвършенстването на тази горна граница, беше преди повече от 40 години. Невронна мрежа от OpenAI обаче доказа, че великият математик е грешал коренно: точките могат да бъдат подредени в много по-несиметрични модели, което води до многократно повече еднакви връзки.

Разработчиците на OpenAI все още не разкриват архитектурата или методите за обучение на модела, но подчертават, че това е изкуствен интелект с общо предназначение, който не е проектиран специално за академични математически изследвания. За да реши проблема, алгоритъмът е приложил метод от алгебричната теория на числата – дял от математиката, който изучава свойствата на целите числа, използвайки алгебрични структури. Изкуственият интелект е конструирал гигантски решетки в пространства с много по-големи измерения от типичната двуизмерна равнина и след това е „свил“ тези многоизмерни фигури обратно в две измерения, създавайки тяхната плоска проекция.

Както отбелязва Кевин Бъзард от Имперския колеж в Лондон, контрапримерът, открит от модела, е изключително сложен. Въпреки че някои от идеите за създаването му вече са се появявали в съответната литература, е била необходима истинска изобретателност, за да се комбинират в работещо доказателство. Самюъл Мансфийлд от Университета в Манчестър добавя, че хората не биха могли да измислят това, защото геометрите рядко притежават едновременно задълбочено разбиране на напредналата теория на числата. Решението изисква интердисциплинарен синтез, нещо, в което изкуственият интелект се е доказал като умел.

Учените признават, че мащабът на откритието първоначално ги е изпълнил с шок и недоверие. Професор Миша Руднев от университета в Бристъл лаконично нарече решението „абсолютна бомба, каквато никога не съм очаквал да видя през живота си“. Забележително е, че на човечеството не му отне много време да разбере напълно и да възприеме логиката на модела. Почти веднага след публикуването му, Уил Сауин от Принстънския университет използва откритието на невронната мрежа, за да подобри допълнително максималния брой свързани точки.

Въпреки че самата геометрична задача на Ердьош представлява по-скоро фундаментално „чисто интелектуално предизвикателство“ и е малко вероятно веднага да трансформира други сродни дисциплини, нейното решение е създало прецедент. Основната стойност на работата е демонстрирането на способността на изкуствения интелект гъвкаво да свързва абстрактни понятия от широко разпространени области на науката. Доказаният метод за триизмерно проектиране на многоизмерни математически обекти отваря нови инструменти за изследователи, работещи с големи данни, кристалография и сложни мрежови структури.

https://www.newscientist.com/article...thematics-yet/

„Умните хора ще го разберат бързо.“ Илон Мъск набира хора дори с нулев опит с изкуствения интелект, за да се присъединят към SpaceXAI.
Не се изисква опит за работа с изкуствен интелект в SpaceX

Милиардерът Илон Мъск обяви кампания за набиране на персонал за инженери и физици в SpaceXAI. Той заяви, че компанията търси „специалисти от световна класа“ и че липсата на опит в областта на изкуствения интелект няма да бъде пречка за заетостта.

Мъск отбеляза, че умните професионалисти бързо овладяват нови области, така че основният критерий е наличието на изключителни способности и силна инженерна база.

SpaceX активно набира инженери и физици от световна класа за SpaceXAI, дори и да нямате опит с изкуствен интелект. Умните хора бързо ще разберат това. Моля, изпратете имейл с около три точки, демонстриращи вашите изключителни способности, на ai_eng@spacex.com.

Той добави, че лично ще прочете избраните писма, които ще преминат през предварителна проверка.

Преди това Илон Мъск обяви пълното сливане на xAI и SpaceX . xAI ще престане да съществува като отделна единица и ще се превърне в ново подразделение на SpaceX, наречено SpaceXAI.

https://x.com/elonmusk/status/2057327547411570907
https://x.com/elonmusk/status/2057347929380167791

GitHub е хакнат чрез разширение за VS Code: Хакери твърдят, че са откраднати 3800 вътрешни хранилища
Хакерската група TeamPCP твърди, че е получила изходния код на хиляди частни проекти и вече е пуснала данните за продажба.

GitHub потвърди компрометирането на приблизително 3800 вътрешни хранилища, след като служител инсталира злонамерено разширение за Visual Studio Code. Според компанията заразеният плъгин вече е премахнат от списъка с разширения на VS Code Marketplace, а компрометираното устройство е изолирано.

Хакерската група TeamPCP пое отговорност за атаката. Във форума Breached нападателите твърдят, че са получили достъп до приблизително 4000 частни хранилища на GitHub и са готови да продадат откраднатите данни за поне 50 000 долара. Самите хакери казват, че не изнудват пари: ако не се намери купувач, те обещават да предоставят архивите безплатно.

GitHub твърди, че все още не е открил доказателства за изтичане на потребителски данни извън вътрешните хранилища на компанията. Самата атака обаче отново подчерта ключов проблем в съвременната екосистема за разработка: разширенията на VS Code се превръщат във все по-популярен канал за атаки срещу веригата за доставки. Атакуващите ги използват, за да крадат токени, изходен код и достъп до инфраструктурата на разработчиците.

TeamPCP вече е свързвана с големи атаки срещу PyPI, npm и екосистемата на Docker. Групата преди това е била замесена в кампанията Mini Shai-Hulud, която е била насочена и към служителите на OpenAI. През последните години Microsoft многократно е премахвала злонамерени плъгини от VS Code Marketplace с милиони инсталации, вариращи от крипто майнинг до примитивен рансъмуер.

Мащабът на потенциалните щети е огромен: GitHub се използва от повече от 180 милиона разработчици и 4 милиона организации, включително 90% от Fortune 100.

https://www.bleepingcomputer.com/new...dea4d6fc245ba3

Три нови модела Grok на Илон Мъск се появиха на OpenRouter.
OpenRouter е услуга за агрегиране на модели с изкуствен интелект.

Три нови модела от „креативния стек“ на xAI Grok вече са налични на платформата OpenRouter.

OpenRouter е услуга за агрегатор на модели с изкуствен интелект. Тя предоставя унифициран API достъп до стотици модели от различни компании (OpenAI, Anthropic, xAI, Google и други). Потребителите могат да изпробват различни модели чрез един интерфейс/ключ, да ги сравняват и да плащат при ползване.

Кои точно 3 модела бяха добавени:

Grok Imagine Image Quality – генериране и редактиране на фотореалистични изображения;
Grok Imagine Video — създавайте кратки видеоклипове от текстово описание, изображение или препратка;
Grok Voice TTS 1.0 е решение за преобразуване на текст в реч с 5 гласа и поддръжка на над 20 езика.
xAI активно разработва не само текстови модели, но и пълноценен набор от творчески инструменти (изображения + видео + глас). Тези възможности вече са лесно достъпни за разработчици и обикновени потребители, без да е необходимо отделно регистриране в xAI.

По-рано SpaceXAI представи Grok Computer , нова актуализация на Grok, която отвежда изкуствения интелект далеч отвъд обикновен чатбот. Системата вече има пълен достъп до файловата система и командния ред, което ѝ позволява самостоятелно да изпълнява реални компютърни задачи, вместо просто да предлага решения. SpaceXAI също така пусна нова функция „Умения“ в Grok и обяви бета версията на Grok Build , иновативен инструмент за команден ред.

SpaceXAI обяви преди това пускането на финалната версия на модела Grok 4.3 , който е бил в бета тестване през последните няколко седмици.

По-рано Илон Мъск обяви пълното сливане на xAI и SpaceX . xAI ще престане да съществува като отделна единица и ще се превърне в ново подразделение на SpaceX, наречено SpaceXAI. Компанията представи нов режим за генериране на изображения, Grok Imagine Quality Mode , който вече е достъпен чрез API на платформата.

https://x.com/OpenRouter/status/2056448867982606754
https://openrouter.ai/
https://openrouter.ai/models

Boston Dynamics научи Atlas да носи хладилници: хуманоидният робот демонстрира за първи път почти човешки характеристики с тежки товари.
Новият електрически Атлас повдига до 45 кг, учи милиони часове в симулации с изкуствен интелект и пренася умения от виртуалния свят в реалността само за 24 часа.

Boston Dynamics публикува нови кадри зад кулисите, демонстриращи възможностите на новия си хуманоиден робот Atlas. В тестове роботът успешно изпълнява задачи по повдигане на тежки предмети и манипулиране на предмети, което според инженерите директно подготвя платформата за реална индустриална употреба.

Видео демонстрацията показваше как Атлас повдига и носи мини хладилник с тегло приблизително 23 кг, въпреки че компанията подчерта, че по време на тестовете роботът е бил в състояние да се справи и с натоварен хладилник с тегло над 45 кг.

Разработчиците посочват основния технологичен пробив на робота не като неговата физическа сила, а като създаването на интелигентни системи за управление, базирани на изкуствен интелект. Роботът е способен да се адаптира към физиката на реалния свят: той отчита масата и инерцията на обекта, подравнява се, закрепва се и използва цялото си тяло, а не само манипулаторите на ръцете си, за да маневрира. Това отразява глобална промяна в индустрията: компаниите преминават от демонстриране на грациозно ходене към обучение на роботи за практическа работа във фабрики, складове и строителни обекти.

В техническа публикация в блога си, Boston Dynamics обяснява, че експериментът с хладилника е предназначен да демонстрира напредък в обучението с подсилване и координацията на цялото тяло. За разлика от традиционните системи, които са твърдо обвързани с визуални сигнали и манипулация с върха на пръстите, Atlas се научава динамично да регулира стойката си спрямо формата на товара. Според инженерите е невъзможно да повдигнете хладилник, като просто го гледате и използвате ръцете си – трябва да се облегнете на него, да разпределите тежестта и да изчислите баланса предварително. Роботът е научил това поведение в продължение на „милиони часове“ във виртуална среда в рамките на паралелни симулации на графични процесори (GPU).

Ключово постижение беше намаляването на разликата между симулациите и реалните условия. Благодарение на подобренията в самата архитектура на Atlas и високата прецизност на симулаторите, инженерите вече могат да прехвърлят нови умения от виртуална среда към физически хардуер само за един ден.

Новото поколение на Atlas е коренно различно от по-старите хидравлични версии. Това е изцяло електрическа платформа с опростен хардуер, оптимизиран за масово производство. Цялото тяло на робота използва само два вида задвижващи механизми, крайниците му са симетрични, а модулите за ръце, крака и глава са лесно сменяеми на място, за да се намалят разходите за поддръжка. Освен това, ставите на робота са без кабели, което позволява безкрайно въртене, повишена надеждност и безпрецедентна гъвкавост.

Демонстрационният ход на Boston Dynamics изглежда е отговор на засилващата се конкуренция в сектора, където Tesla, Figure AI, Agility Robotics и 1X Technologies активно разработват своите търговски хуманоидни системи за логистика и складове.

https://roboticsandautomationnews.co...achine/101759/

Скрити заплахи за SpaceX: Бивши служители на OpenAI предупреждават инвеститорите за рисковете от придобиването на xAI
Преди най-голямото първично публично предлагане на акции на Уолстрийт, космическата компания на Илон Мъск е подложена на критики заради пропуските в сигурността на звеното си за изкуствен интелект.

Двама бивши служители на OpenAI и група организации с нестопанска цел, фокусирани върху безопасността на изкуствения интелект, отправиха официално предупреждение към потенциални инвеститори в SpaceX. Те смятат, че лабораторията за изкуствен интелект xAI на Илон Мъск може да представлява значителна финансова и репутационна тежест за аерокосмическия гигант.

В отвореното писмо авторите насочват вниманието на инвеститорите към „непризнатите рискове“, свързани с дейността на xAI. Тези фактори биха могли значително да усложнят плановете на SpaceX да набере до 75 милиарда долара чрез първично публично предлагане (IPO). Частната оценка на ракетната компания скочи над 1 трилион долара след придобиването на xAI миналата година. Самият Мъск твърди по това време, че SpaceX ще може да изстрелва масивни центрове за данни директно в космоса, които да обслужват неговата лаборатория за изкуствен интелект. Авторите на писмото обаче подчертават, че систематичните провали в сигурността на xAI биха могли да помрачат настроенията на инвеститорите към обединеното предприятие.

Един от ключовите автори и подписали документа е новата организация с нестопанска цел Guidelight AI Standards. Тя е основана от бившия изследовател по сигурността на OpenAI Стивън Адлър и бившия политически съветник на OpenAI Пейдж Хедли. Групата се финансира от частни донори и има за цел да подобри стандартите за безопасност сред разработчиците на усъвършенстван ИИ. Писмото беше подкрепено и от съответните организации като Legal Advocates for Safe Science and Technology, Encode AI и The Midas Project.

В интервю за Wired, Пейдж Хедли заяви, че „xAI демонстрира най-лошите практики за безопасност в почти всяка област от всяка водеща компания за изкуствен интелект, включително OpenAI, Google DeepMind и Anthropic“. Следователно, обединената SpaceX рискува да се изправи пред силен регулаторен натиск и мащабни съдебни дела.

Авторите настояват, че SpaceX е задължена да разкрие редица критични подробности на инвеститорите. По-конкретно, необходимо е да се изясни дали xAI планира да продължи да разработва модели с изкуствен интелект. SpaceX наскоро сключи голяма сделка за продажба на значителна част от капацитета на своите графични процесори (GPU) на стартиращата компания Anthropic. Това споразумение, както е отбелязано в писмото, „оставя неясно дали xAI остава жизнеспособен конкурент на пазара на изкуствен интелект в рамките на холдинговата компания на Мъск“. Ако разработката продължи, xAI е длъжна да публикува подробен план за управление на риска.

В писмото се цитират няколко примера за игнориране от страна на xAI на стандартните за индустрията протоколи за сигурност. Лабораторията все още не е публикувала основни рамки, за да предотврати използването на нейните модели в кибератаки. В писмото се цитират и нашумели инциденти: чатботът Grok спонтанно е генерирал расистки текстове за „геноцид на белите“ и е позволявал на потребителите да създават хиляди открито сексуализирани изображения на жени и деца, които след това са били широко разпространени в платформата за социални медии X (бивш Twitter). Последният инцидент доведе до официално искане на главни прокурори от поне 37 щата на САЩ Мъск да защити непълнолетните на своята платформа.

Според Хадли „честотата и сериозността на скандалите, свързани с xAI, са напълно непропорционални на действителния му пазарен дял“. На фона на нарастващите опасения сред законодателите относно кибер възможностите на нови усъвършенствани модели като Claude Mythos на Anthropic, може да предстоят нови разпоредби за сигурност за сектора. Според съобщенията, администрацията на Тръмп вече подготвя изпълнителна заповед, разширяваща надзора на американското разузнаване върху лабораториите за изкуствен интелект.

„Контролирането на рисковете, свързани с изкуствения интелект, изисква значителни инвестиции, а xAI исторически е инвестирала недостатъчно в тази област“, твърди Стивън Адлър. В писмото се цитира разследване на Washington Post, което установи, че към януари xAI е имала „само двама или трима души“, работещи по въпроси, свързани със сигурността. Инвеститорите трябва да обмислят колко ще струва на компанията отговорното управление на тези рискове, ако xAI планира да остане начело на технологиите, и какви ще бъдат последствията, ако тези рискове бъдат игнорирани.

Същевременно авторите признават, че проектът на Мъск наскоро е показал някои подобрения. Например, споразумение с Белия дом беше разширено, което позволява тестване на нови модели с изкуствен интелект преди официалното им пускане. За да може Уолстрийт да оцени напълно рисковете на SpaceX обаче, е необходима много по-голяма прозрачност. Бивши служители на OpenAI стигат до заключението, че мътното минало на xAI заслужава остра критика, но само това не проправя пътя за подобрение. Създателите на стандартите за изкуствен интелект Guidelight планират да разработят унифицирани показатели за безопасност, които ще предоставят ясни насоки за политиците, пресата и инвеститорите.

https://www.wired.com/story/ex-opena...-safety-risks/

Опашката за чипове: Облачните милиарди на Google лишават собствените му изследователи на изкуствен интелект от изчислителна мощност
Външни договори блокираха вътрешните TPU клъстери на Google, причинявайки недостиг на капацитет и отлив на водещи учени от DeepMind.

В продължение на десетилетие Google систематично изгражда най-модерната екосистема от изкуствен интелект. Компанията създаде успешен облачен бизнес, разработи собствени тензорни процесори (TPU) и осигури мащабни договори за доставка на чипове, което прави процесорите ѝ основна и най-търсена алтернатива на оскъдните графични карти на Nvidia за най-големите ѝ външни клиенти.

Зашеметяващият успех на тази търговска стратегия обаче предизвика вътрешна криза, която ръководството на Alphabet очевидно не е предвидило. Тази седмица Bloomberg съобщи, че собствените изследователи на изкуствения интелект на Google, включително ключови екипи за разработка на Core в подразделението DeepMind на Google, сега са принудени буквално да се блъскат и да образуват твърди вътрешни опашки за достъп до изчислителни ресурси, които работодателят им едновременно продава на външни компании Anthropic и Meta*.

Корените на това инфраструктурно затруднение се крият в огромния обем от данни и дългосрочни ангажименти. Google се съгласи да инвестира до 40 милиарда долара в създателите на чатбота Claude. Пакетът включва предоставянето на Anthropic на колосалните 5 гигавата капацитет, базиран на TPU, за период от пет години и приоритетен достъп до един милион чипа Ironwood - най-новият процесор от седмо поколение на Google. Допълнителна верига за доставки, управлявана от Broadcom, е резервирала още 3,5 GW капацитет на TPU за Anthropic, считано от 2027 г., в допълнение към 1 GW, за който стартъп компанията вече е поела ангажимент през 2026 г. Самата Anthropic изрично цитира TPU стека на Google като основа на своята пътна карта за обучение и внедряване на бъдещи модели. По-рано тази година Meta* подписа подобна мащабна сделка за резервиране на капацитет на TPU. Всички тези масивни търговски ангажименти напълно блокираха наличния капацитет на центровете за данни. Капацитетът, възложен на външни играчи, стана физически недостъпен за вътрешните екипи на Google, разработващи семейството Gemini. За да стартират обучения или експерименти, разработчиците на проекти с изкуствен интелект на търсачката вече са принудени да чакат в списък с чакащи.

Главният изпълнителен директор на Google DeepMind, Демис Хасабис, по-рано призна, че недостигът засяга лабораторията от два ъгъла. Първият проблем е изцяло свързан с хардуера, тъй като пазарът изпитва сериозен недостиг на ключови компоненти, доставяни от ограничен брой производители. Основната пречка за цялата индустрия остава недостигът на високоскоростна памет, която Google закупува от Samsung, Micron и SK Hynix. Вторият проблем е забавянето на скоростта на самите изследвания, тъй като учените физически се нуждаят от огромен брой чипове едновременно, за да могат да експериментират с нови революционни идеи в наистина голям мащаб. Но докато глобалният недостиг на компоненти е извън контрола на Google, вътрешното разпределение на съществуващите процесори е чисто управленски пропуск.

Мащабът на финансовите инвестиции в инфраструктура е огромен: през 2026 г. прогнозираният диапазон на капиталовите разходи само за Alphabet е 175–185 милиарда долара, докато общите глобални разходи на големите технологични компании за хардуер за изкуствен интелект надхвърлят 650 милиарда долара тази година. Въпреки че Google е поръчала над един гигават нова изчислителна мощност само през 2026 г., пазарният апетит расте по-бързо. Десетгодишният ангажимент на Google за разработване на собствени TPU чипове най-накрая се отплати, осигурявайки на компанията превъзходна икономическа ефективност на единица продукция. Това ѝ позволява изгодно да наема силиций, да хоства модели от преки конкуренти и да провежда собствени авангардни изследвания в една-единствена фабрика за хардуер. Единственият проблем е, че тази фабрика вече не може да служи и на трите цели едновременно.

Според Bloomberg, стриктното нормиране на капацитета вече е довело до сериозни разделения в научния екип на холдинга. През последната година и половина редица видни учени и инженери напуснаха DeepMind, включително ветеранът в лабораторията Йоанис Антоноглу, съавтор на AlphaGo. Изтичането на мозъци се ускори значително, когато осигуряването на сървърно време в Google стана критично трудно. Орен Ециони, бивш ръководител на Института за изкуствен интелект „Алън“, сбито описа ситуацията като предвидим провал на вътрешния пазар за разпределение. Докато външните клиенти получават достъп до TPU чрез прозрачни пазарни договори и икономически стимули, в самия Google оскъдните изчислителни ресурси се разпределят чрез произволно решение на ръководството, основано на старшинството и влиянието на отделните ръководители, а не на действителната научна стойност на проектите.

Google се оказва в затруднено положение: компанията отчаяно се нуждае от демонстриране на масивни външни продажби на своите чипове на Уолстрийт, за да докаже жизнеспособността на своята TPU платформа срещу хегемонията на Nvidia, като същевременно поддържа огромен вътрешен капацитет за обучение на бъдещи версии на Gemini. Опитите за диверсифициране на веригата за доставки и стартиране на четиристранно партньорство с Broadcom, MediaTek и Marvell за производство на специализирани чипове за инференциален анализ досега не са довели до резултати от желания мащаб, тъй като архитектурата все още не се доставя в обеми, способни да задоволят напълно текущата крива на търсенето. Представители на Google, в коментари пред журналисти, не отрекоха проблемите с разпределението на вътрешния капацитет, но дипломатично заявиха, че недостигът на изчислително време е криза в целия бранш, пред която е изправена абсолютно всяка лаборатория за изкуствен интелект по света.

Вярно е: съдейки по финансовите отчети за първото тримесечие на 2026 г., всеки голям разработчик на изкуствен интелект е достигнал таван на наличния хардуер. Но уникалният и парадоксален аспект на ситуацията на Google е, че гигантът в търсенето успя да се превърне в основен донор и спонсор на инфраструктурата за най-опасните си и преки конкуренти.

https://thenextweb.com/news/google-t...hers-anthropic

**hristoslav2** · 23-06-26, 21:19

Alibaba пусна на пазара семейството модели Qwen3
https://qwen.ai/home

Сътрудничеството между Google, Националния център за ураганите и водещи метеорологични центрове по света поставя началото на нова ера в борбата с природните бедствия.
Новият модел генерира до 50 сценария за развитие на циклони, което значително увеличава точността на прогнозирането.

Google DeepMind и Google Research представиха Weather Lab, интерактивен уебсайт, предоставящ достъп до експериментални метеорологични модели, задвижвани от изкуствен интелект. Ключовата характеристика на проекта е нов модел за прогнозиране на тропически циклони, използващ стохастични невронни мрежи. Този модел е способен да предсказва образуването, траекторията, интензивността, размера и формата на циклоните, генерирайки до 50 възможни сценария за период до 15 дни.

Разработчиците публикуваха научна статия, описваща принципите на работа на модела, и изпратиха архив от исторически данни за траекториите на циклоните в Weather Lab за независима оценка и ретроспекция. Тестовете на модела показаха, че точността на прогнозите за траекториите и интензитета на циклоните е сравнима с тази на съществуващите физически модели и често я надвишава.

Като част от сътрудничеството с Националния център за урагани на САЩ (NHC), специалистите от NHC получиха достъп до прогнози в реално време от експериментален модел с изкуствен интелект, заедно с данни от други модели и наблюдения. Това позволява на експертите от NHC да оценят потенциала на модела с изкуствен интелект за подобряване на прогнозите и предоставяне на навременни предупреждения за опасности, свързани с циклони. Weather Lab показва както текущи, така и исторически прогнози от различни модели, включително физическите модели на Европейския център за средносрочни метеорологични прогнози (ECMWF).

Физически базираните модели за прогнозиране на циклони са изправени пред компромис: те се затрудняват да постигнат висока точност както при прогнозиране на траекторията, така и на интензитета. Експерименталният модел на Google DeepMind решава този проблем, демонстрирайки най-съвременна точност и за двата параметъра.

Моделът е обучен с помощта на изчерпателен набор от данни, включващ исторически реконструкции на времето по целия свят и специализирана база данни за траектории, интензитети, размери и радиуси на вятъра за близо 5000 циклона през последните 45 години. Резултатите от тестовете на данни от NHC за 2023 и 2024 г. в басейните на Северния Атлантик и Източния Тихоокеански океан показаха, че петдневната прогноза за траекториите на циклоните на новия модел е средно със 140 км по-точна от тази на водещия глобален модел за физически ансамбъл, ENS, от ECMWF. Освен това моделът превъзхожда водещия регионален модел за физически ансамбъл на NOAA, HAFS, по точност на прогнозиране на интензитета.

Резултатите от сътрудничеството потвърждават потенциала на използването на инструменти, базирани на изкуствен интелект, за подобряване на точността на прогнозиране на тропическите циклони и готовността за бедствия.

https://deepmind.google/blog/how-wer...ction-with-ai/

Китайският гигант с изкуствен интелект DeepSeek е заподозрян в обучение, използващо данни от Google Gemini
Разработчиците откриха подозрителна прилика между моделите.

През май китайската компания DeepSeek пусна актуализирана версия на своя модел за изкуствен интелект R1, който демонстрира висока производителност в математически тестове и задачи по програмиране. Компанията не разкри източниците на данните, използвани за обучението на модела, но някои изследователи предполагат, че част от данните са получени от семейството модели Gemini на Google.

Базираният в Мелбърн разработчик Сам Пач, специализиран в оценката на „емоционалната интелигентност“ на изкуствения интелект, публикува данни в социалната мрежа X, които според него доказват, че моделът DeepSeek R1-0528 е обучен върху изхода на Gemini. Пач отбеляза прилики в речника и изразите, използвани между модела DeepSeek и Gemini 2.5 Pro на Google. Друг разработчик, създателят на анонимния проект SpeechMap за оценка на „свободата на словото“ в изкуствения интелект, също посочи прилики в „мисловните процеси“ – междинните изводи – на модела DeepSeek със следите на Gemini.

Това не е първото обвинение срещу DeepSeek, че използва данни от конкурентни модели. През декември разработчиците забелязаха, че моделът DeepSeek V3 често се идентифицира като ChatGPT, което показва, че е възможно да е обучен върху чат логове на OpenAI. По-рано през 2025 г. OpenAI съобщи пред Financial Times, че има доказателства, че DeepSeek използва дестилация - техника за обучение на ИИ, базирана на данни от по-мощни модели. Според Bloomberg, Microsoft, която си сътрудничи тясно с OpenAI, е открила голямо изтичане на данни в края на 2024 г., включващо акаунти на разработчици на OpenAI, за които се твърди, че са свързани с DeepSeek.

Дестилацията е често срещана практика, но условията за ползване на OpenAI забраняват използването на резултатите от модела на компанията за създаване на конкурентни модели. Освен това много модели погрешно се идентифицират и използват подобни фрази, което се дължи на „замърсяването“ на отворения интернет, основният източник на данни за обучение на ИИ. Масовото създаване на съдържание, задвижвано от ИИ, и активността на ботове в социалните медии затрудняват филтрирането на данни.

Въпреки това, експерти като Нейтън Ламбърт от изследователския институт AI2 смятат, че обучението на DeepSeek върху данни от Gemini е напълно осъществимо. Ламбърт предполага, че използването на API на Gemini би било по-ефективно за DeepSeek, отколкото разработването на собствен.

В отговор на проблема с дестилацията, компаниите засилват мерките за сигурност. През април OpenAI въведе задължително потвърждаване на самоличността за достъп до някои усъвършенствани модели; Китай не е сред поддържаните страни. Google започна да „обобщава“ следи от модели, достъпни чрез платформата AI Studio, което затруднява обучението на конкурентни модели върху данни от Gemini. Anthropic също обяви подобни мерки през май.

https://techcrunch.com/2025/06/03/de...-latest-model/

**hristoslav2** · 28-06-26, 13:10

https://www.anthropic.com/news/fable-mythos-access

Изявление относно директивата на правителството на САЩ за спиране на достъпа до Fable 5 и Mythos 5
12.06.2026 г.

Правителството на САЩ, позовавайки се на органите за национална сигурност, издаде директива за контрол на износа, с която се спира всякакъв достъп до Fable 5 и Mythos 5 от всички чуждестранни граждани, независимо дали са в или извън Съединените щати, включително служители на Anthropic, които са чуждестранни граждани. Крайният ефект от тази заповед е, че трябва внезапно да деактивираме Fable 5 и Mythos 5 за всички наши клиенти, за да гарантираме спазването на правилата. Достъпът до всички други модели на Anthropic няма да бъде засегнат.

Получихме директивата от правителството днес в 17:21 ч. (ET). Писмото не предоставя конкретни подробности относно опасенията за националната сигурност. Разбираме, че правителството смята, че е разбрало за метод за заобикаляне или „джейлбрейк“ на Fable 5. Прегледахме демонстрация на тази специфична техника, използвана за идентифициране на малък брой предварително известни, незначителни уязвимости. Всички тези уязвимости изглеждат сравнително прости и открихме, че други публично достъпни модели също са в състояние да ги открият, без да е необходимо заобикаляне.

Позицията на Anthropic по отношение на предпазните мерки на Fable, както е посочено в публикацията ни в блога за пускането на продукта , е следната:

Въведохме строги предпазни мерки, които значително намаляват вероятността Fable да бъде злоупотребен за задачи, свързани с киберсигурността (наред с други). Всъщност, нашите предпазни мерки са толкова силни, че много потребители се оплакват, че са прекалено широки.
В седмиците преди старта на Fable, Anthropic работи с правителството на САЩ, британския AISI, множество частни организации на трети страни и вътрешни екипи, за да провери защитните мерки на Fable в продължение на хиляди часове.
Тези тестове показаха, че защитните мерки на Fable са значително по-ефективни от тези на който и да е преди това внедрен модел.
Все още никой тестер не е успял да намери универсален джейлбрейк – метод за джейлбрейк, който може много широко да заобиколи защитите на модела, деблокирайки широк спектър от кибер възможности.
Подозираме, че перфектната устойчивост на джейлбрейк в момента не е възможна за нито един доставчик на модели. Всяка защитна мярка, използвана в индустрията, е уязвима към неуниверсални джейлбрейкове (които могат да извлекат известна киберинформация при специфични обстоятелства) и е вероятно универсални джейлбрейкове евентуално да бъдат открити в бъдеще. Заявихме това ясно, когато пуснахме Fable 5.
Като се има предвид, че перфектната устойчивост на джейлбрейк изглежда невъзможна днес, Anthropic възприе стратегия за дълбоко задълбочена защита с Fable 5. Целта ни беше да направим джейлбрейковете или тесни (в случай на неуниверсални джейлбрейкове), или много скъпи за производство (в случай на универсални джейлбрейкове), и да комбинираме това с щателен мониторинг за бързо откриване и спиране на всякакви успешни атаки. Ето защо Anthropic изисква 30-дневно съхранение на клиентските данни с Fable – промяна в политиката, която носи реални разходи за нас с клиентите , но ни позволява да изследваме и смекчаваме джейлбрейковете.
Ние подкрепяме тази стратегия за дълбоко задълбочена защита. Тя намалява рисковете, породени от Fable, правейки ги сравними с рисковете на съществуващите модели, вече внедрени в индустрията.
Дори не получихме разкритие за обезпокоителен неуниверсален потенциален джейлбрейк, който да е довел до вреден резултат. Потенциалните джейлбрейкове, които ни бяха разкрити, са или изцяло безобидни реакции, или са незначителни открития, които не предоставят специфично за Mythos подобрение.
Към днешна дата правителството ни е предоставило само устни доказателства за потенциален тесен, неуниверсален джейлбрейк, който по същество се състои в това да се поиска от модела да прочете специфична кодова база и да поправи всички софтуерни недостатъци. Разбираме, че един потенциален джейлбрейк е бил споделен с правителството. Прегледахме доклад, който според нас е в основата на правителствената директива, и потвърдихме, че нивото на възможности, показано там, е широко достъпно от други модели (включително GPT-5.5 на OpenAI ) и се използва всеки ден от защитниците, които пазят системите в безопасност. Ще споделим повече подробности през следващите 24 часа.

Спазваме правната директива на правителството и премахваме достъпа до Fable 5 и Mythos 5 за всички потребители. Не сме съгласни обаче, че констатацията на тесен потенциал за джейлбрейк трябва да е причина за изтегляне на търговски модел, внедрен сред стотици милиони хора. Ако този стандарт се прилагаше в цялата индустрия, смятаме, че той по същество би спрял внедряването на всички нови модели за всички доставчици на гранични модели.

Както публично заявихме , ние вярваме , че правителството трябва да има възможността да блокира опасни внедрявания, като част от законоустановен процес, който е прозрачен, справедлив, ясен и основан на технически факти. Това действие не е в съответствие с тези принципи.

Извиняваме се на нашите клиенти за това неудобство. Смятаме, че това е недоразумение и работим за възстановяване на достъпа възможно най-скоро.

**hristoslav2** · 18-07-26, 17:49

„10 пъти по-бърза от индустриалната революция“: 16 Нобелови лауреати и гиганти в областта на изкуствения интелект призовават за спешно икономическо спасяване от невронните мрежи
„Възможностите на изкуствения интелект нарастват експоненциално, докато регулаторите се опитват да прилагат остарели икономически инструменти.“

Над 200 икономисти и експерти по изкуствен интелект, включително 16 носители на Нобелова награда, публикуваха отворено писмо „Трябва да действаме сега“, посветено на икономическите последици от бързото развитие на изкуствения интелект. Разработено от Лабораторията по дигитална икономика на Станфордския университет, писмото призовава за мерки, които да помогнат за подготовката на икономиката и социалните институции за мащабни промени.

В писмото се посочва, че през следващите 10 години системите с изкуствен интелект биха могли да станат значително по-мощни, предизвиквайки икономическа трансформация, по-голяма по мащаб от Индустриалната революция, но случваща се за много по-кратко време. Авторите подчертават, че изкуственият интелект има потенциала едновременно да подобри производителността и да подобри жизнения стандарт, но също така носи риска от масово изместване на хората от пазара на труда.

Авторите смятат, че икономисти, държавни агенции и технологични компании трябва съвместно да изучават въздействието на изкуствения интелект върху икономиката и проактивно да разработват механизми, които да помогнат за насочването на развитието на технологиите в интерес на обществото. Документът призовава за създаването на нови стимули, защитни механизми и социални институции, за да се гарантира, че изкуственият интелект допълва човешките способности, а не просто ги замества.

Авторите на писмото изрично посочват, че в момента няма достатъчно икономически показатели или модели за оценка на въздействието на изкуствения интелект върху заетостта, разпределението на доходите и производителността. Това прави невъзможно предлагането на подробен план за действие, въпреки бързия технологичен напредък.

Ерик Бринйолфсон, директор на Лабораторията за дигитална икономика към Станфордския университет, заяви, че възможностите на изкуствения интелект нарастват значително по-бързо от разбирането за техните икономически последици. Той твърди, че тази празнина изисква незабавни действия, за да се гарантира, че технологиите са от полза за по-широкото общество, а не само за ограничен брой компании или отделни лица.

Нобеловият лауреат Майкъл Спенс отбеляза, че мащабът, скоростта на развитие и високата несигурност на последствията изискват „всички да се включат“, за да се управлява този процес. Антон Коринек, професор в Университета на Вирджиния и сътрудник в Anthropic, сравни ситуацията с предишни технологични революции: докато на обществото са били необходими десетилетия, за да се адаптира към парните двигатели, електричеството и компютрите, може да са необходими само няколко години, за да се адаптира към изкуствения интелект.

Документът е подписан от над 200 учени и експерти от водещи университети и изследователски организации по целия свят. Сред тях са Нобеловият лауреат по икономика за 2001 г. Майкъл Спенс, Нобеловият лауреат по икономика за 2024 г. Дарон Аджемоглу, Нобеловият лауреат по икономика за 2001 г. Джоузеф Стиглиц, Нобеловият лауреат по икономика за 2008 г. Пол Кругман, Нобеловият лауреат по икономика за 2022 г. Бен Бернанке и други. Писмото е подкрепено и от представители на Google, Anthropic и OpenAI, включително главният учен на Google Джеф Дийн, съоснователят на Anthropic Джак Кларк, финансовият директор на OpenAI Сара Фрайър и старшият учен на OpenAI Ноам Браун.

След публикуването на писмото, главният изпълнителен директор на Google DeepMind Демис Хасабис, който не беше сред подписалите го, заяви по-рано , че появата на изкуствен интелект (ИИ) е възможна в рамките на пет години. Той оцени, че въздействието на подобна технология върху световната икономика би било сравнимо с „индустриализацията с десет пъти по-висока скорост“.

https://digitaleconomy.stanford.edu/news/wemustactnow/

Ръководителят на Google DeepMind призова за създаването на независима организация, която да оценява най-мощните модели на изкуствен интелект под егидата на САЩ.
Демис Хасабис предложи създаването на надзорен орган, който би могъл категорично да забави разпространението на усъвършенствани системи с изкуствен интелект.

Демис Хасабис, ръководител на Google DeepMind, смята, че светът се нуждае от независим орган, който може да оцени най-мощните модели на изкуствен интелект, преди да бъдат пуснати на пазара, и ако е необходимо, да координира временни ограничения върху тяхното разпространение.

Хасабис заяви, че разработването на глобални регулации за усъвършенствани системи с изкуствен интелект вече не може да бъде пренебрегвано. В публикация в блога си той предложи създаването на „международна организация, която да наблюдава усъвършенстваните модели с изкуствен интелект, която би могла да служи като независим надзорен орган“.

Хасабис смята, че Съединените щати трябва да инициират създаването на подобна структура, предвид водещата им роля в разработването на изкуствен интелект и влиянието им върху технологичния пазар. Предложеният орган, според него, ще обединява експерти по безопасност на изкуствения интелект, представители на научната общност и разработчици на софтуер с отворен код. Неговият мандат може да включва независима оценка на най-мощните модели преди пускането им на пазара и препоръчване на начини за забавяне на разпространението им, ако се считат за потенциално опасни.

Хасабис описа идеята в статията си „Рамка за граничен ИИ и зората на нова ера“. Той отбеляза, че развитието на ИИ наближава точката, в която се появяват системи, близки до изкуствения общ интелект (ОИИ), способни да изпълняват широк спектър от интелектуални задачи на или над човешките нива. Той твърди, че настоящият период може да доведе до фундаментални промени в икономиката и обществото, така че механизмите за контрол трябва да бъдат установени предварително.

Според Axios, Хасабис обсъжда инициативата от няколко месеца с представители на американската администрация, други лаборатории за изкуствен интелект и европейски служители. Той очаква новата организация да заработи до края на годината, но в момента няма договорен международен формат за такъв регулатор или унифицирана система от правила за изкуствения интелект в САЩ.

Предложението на Google DeepMind е част от по-широка дискусия относно регулирането на най-мощните модели на изкуствен интелект. Хасабис, заедно с други технологични ръководители, преди това се застъпи за по-силна защита срещу потенциалното използване на изкуствен интелект за биологични оръжия. Междувременно лидерите в индустрията и икономиката предупреждават за необходимостта от подготовка за потенциални промени на пазара на труда и в световната икономика поради бързото развитие на изкуствения интелект.

В същото време, създаването на глобален надзорен орган остава сложна задача: държавите оценяват рисковете, свързани с изкуствения интелект, по различен начин, а водещите технологични компании едновременно се застъпват за регулиране, като същевременно активно разработват свои собствени модели. Предложението на Хасабис по същество повдига въпроса кой и как ще определи допустимите граници за разработването на най-мощните системи с изкуствен интелект.

https://www.linkedin.com/pulse/frame...assabis-cngse/
https://www.theverge.com/tech/965270...al-ai-watchdog

„Ако не харесваш ИИ, направи Форк -разклони го“: Линус Торвалдс отговори остро на критиците и няколко дни по-късно се появи Linux на Rust.
Създателят заяви, че проектът няма да се бори с изкуствения интелект, раздели пощенския списък на Linux и възроди историческото ядро от 1991 г.

Линус Торвалдс неочаквано се изказа категорично в защита на използването на изкуствен интелект в разработката на Linux, заявявайки, че проектът няма да бъде „анти-ИИ“ и че несъгласните разработчици могат или да създадат свой собствен клон на ядрото, или „просто да си тръгнат“. Няколко дни по-късно онлайн се появи символичен отговор: студент от Китай представи напълно пренаписана версия на историческото Linux ядро 0.11 в Rust.

Дискусията възникна от дискусия в официалния пощенски списък на разработчиците на Linux . Коментирайки критиките към изкуствения интелект, Торвалдс заяви, че „като водещ разработчик на проекта, аз съм готов твърдо да сложа край на този проблем“. Той твърди, че Linux не е проект, който се противопоставя на изкуствения интелект, и възнамерява да игнорира всякакви опити да се забрани на други разработчици да използват подобни инструменти. Той предложи тези, които възразяват срещу това, да възприемат основния принцип на софтуера с отворен код – създаване на собствено форк на ядрото – или да напуснат проекта изцяло.

Торвалдс подчерта, че гледа на изкуствения интелект единствено като на още един инструмент за разработка. Той смята, че практическата му стойност беше спорна само преди година, но сега е ясна. Той призна, че големите езикови модели все още са далеч от перфектни: те могат да създадат ненужни режийни разходи и понякога да усложнят живота на отговорните за проекта, но също така помагат за откриването на истински грешки в кода.

Целта, каза той, не е да се изостави технологията, а да се направи полезна за разработчиците.

Тази позиция се различава значително от собствените възгледи на Торвалдс през 2024 г. Тогава той отхвърляше около 90% от случващото се около изкуствения интелект като маркетингова реклама и предпочиташе просто да игнорира темата. Сега той вярва, че отказът от използване на съвременни инструменти е не по-малко погрешен подход от сляпото разчитане на тях. Грег Кроа-Хартман, водещият разработчик на стабилното ядро на Linux, също отбеляза, че качеството на докладите за грешки и прегледите на кода, изготвени с помощта на изкуствен интелект, се е подобрило значително през последните месеци.

Почти веднага след това смело съобщение се появи проект, който мнозина възприеха като иронична илюстрация на думите на Торвалдс. Студент от Пекинския университет, използващ псевдонима Посейдон, публикува linux-0.11-rs – пълна имплементация на ядрото на Linux 0.11 в Rust. Технически, това не е fork (разклонение) на съвременния Linux, а по-скоро самостоятелна версия на историческото ядро, издадено на 8 декември 1991 г., само няколко месеца след публикуването на Linux 0.01.

Авторът не просто е пренесъл старото ядро в Rust; той е пресъздал цяла ранна Linux система. Проектът съдържа над 47 000 реда код, от които приблизително 15 000 са самото ядро, а останалите са библиотеки, помощни програми и потребителски програми от този период. В описанието се посочва също, че разработката е базирана на ръководство за създаване на операционна система в Rust и потребителите вече са открили признаци на изкуствен интелект в част от кода.

Реакцията на общността беше смесена. Някои нарекоха проекта загуба на изчислителни ресурси, докато други го видяха като полезен образователен експеримент. Подходящо е, че оригиналният Linux 0.11 беше създаден от 22-годишния Линус Торвалдс като проект „просто за забавление“. Почти 35 години по-късно историята се повтори – този път с Rust и инструменти за изкуствен интелект.

https://lore.kernel.org/linux-media/...ail.gmail.com/

Компанията за изкуствен интелект Chai Discovery е набрала 400 милиона долара за разработване на модели за откриване на лекарства.
Кръгът на финансиране оцени технологиите за молекулярен дизайн на 3,8 милиарда долара, но финансирането не потвърждава ефективността на създадените лекарства, нито резултатите от клиничните изпитвания.

Chai Discovery, компания, разработваща системи с изкуствен интелект за проектиране на лекарства, е набрала 400 милиона долара ново финансиране при оценка от 3,8 милиарда долара. Средствата ще бъдат използвани за разширяване на изчислителната мощност, наборите от данни, изследванията, разработването на продукти и разширяване на достъпа до платформата за учените.

Chai Discovery заяви, че финансирането ще подобри възможностите за обучение и приложение на нейните модели за молекулярен дизайн. Компанията също така отбеляза използването на платформата от фармацевтични организации, но в съобщението не бяха предоставени проверени данни за използването на системата, резултати от клинични изпитвания или потвърдени случаи на одобрени лекарства.

Моделите за молекулярен дизайн, задвижвани от изкуствен интелект, могат да предложат нови структури и взаимодействия на съединенията, които след това изискват експериментална проверка. Практическата стойност на такива системи зависи от качеството на изходните данни, уместността на целите за оптимизация, оценката на неопределеността на резултатите и осъществимостта на синтезирането на предложените съединения и последващите лабораторни тестове.

За фармацевтичните компании не е важна само способността на изкуствения интелект да генерира потенциални молекули, но и целият процес на тяхното валидиране. Това включва проследяване на произхода на данните, съхраняване на версии на модели и заявки, регистриране на експерименти, оценка на резултатите и възможността за установяване на връзка между предложението на системата и лабораторния тест, който го е потвърдил или отхвърлил.

Набраните средства ще подобрят способността на Chai Discovery да провежда по-мащабни експерименти и да интегрира платформата в научни процеси. Размерът на инвестицията сам по себе си обаче не доказва ефективността на технологията. Оценката на такива системи изисква данни за броя на успешните цикли на проектиране, резултатите от синтеза, дела на съединенията, показващи активност в експериментите, и спестяванията на време и разходи в сравнение с традиционните методи.

Основният въпрос за компанията сега е дали платформата ѝ ще се превърне в постоянен инструмент за научни екипи или ще остане модел, изискващ значителна допълнителна валидация и интеграция от страна на клиентите. Развитието на технологията ще бъде наблюдавано чрез публикувани експериментални резултати, независими оценки на модели, данни за обслужване на клиенти и прозрачност на процесите на валидиране.

https://letsdatascience.com/news/cha...r-des-ddf8f2aa

САЩ създадоха „екип с изкуствен интелект“, който да открива уязвимости и да защитава критична инфраструктура.
Инициативата „Златен орел“ ще обедини правителствени агенции, разработчици на изкуствен интелект и компании за критична инфраструктура, за да ускорят откриването на киберзаплахи и да координират реакциите.

Съединените щати създадоха координационната група „Златен орел“, която ще използва изкуствен интелект за идентифициране на софтуерни уязвимости и организиране на съвместен отговор между правителствени агенции и частни компании. Инициативата е предназначена да обедини разработчици на изкуствен интелект, доставчици на критични услуги и федерални агенции.

Участниците в Gold Eagle ще споделят информация за уязвимости, открити с помощта на усъвършенствани системи с изкуствен интелект, и ще координират оценката на заплахите и планирането на реагиране между публичния и частния сектор.

Групата е създадена след изпълнителната заповед на президента на САЩ Доналд Тръмп от 2 юни, насочена към разработване на изкуствен интелект и защита на критична инфраструктура.

Коалицията включва Белия дом, Министерството на вътрешната сигурност на САЩ (DHS) чрез Агенцията за киберсигурност и сигурност на инфраструктурата (CISA), Министерството на финансите на САЩ и Министерството на отбраната на САЩ. Ще участват и компании, отговорни за критичната инфраструктура на страната, и разработчици на софтуер с отворен код.

Инициативата ще използва съществуващите федерални правителствени органи и ресурси и ще си сътрудничи с американски технологични компании за по-бързо идентифициране на уязвимости и приоритизиране на тяхното отстраняване. Според създателите на Gold Eagle, изкуственият интелект ще намали необходимостта от многократно сканиране на едни и същи системи и ще съобщава по-бързо информация за заплахите на организациите, отговорни за мрежовата сигурност.

Белият дом обяви, че Gold Eagle вече е започнала да получава и приоритизира доклади за уязвимости от различни индустрии, да координира техния преглед и да помага за гарантиране на сигурността на софтуера и мрежите в цялата страна. Министърът на финансите на САЩ Скот Бесент заяви, че агенцията ще работи с частния сектор за защита на финансовите институции и справяне с уязвимостите.

Работата на Gold Eagle е част от мандата, очертан в Изпълнителна заповед 14409, която призовава за сътрудничество между правителството и бизнеса за развитие на технологиите за изкуствен интелект и гарантиране на сигурността на националните системи.

https://www.verdict.co.uk/us-launche...ecurity-group/

За първи път в историята работниците на Hyundai стачкуваха заради хуманоидни роботи.
Служители на Hyundai искат ограничения върху въвеждането на хуманоидни роботи

Автомобилен завод на Hyundai в Южна Корея преживя първата си стачка, като една от основните причини за нея беше потенциалното използване на хуманоидни роботи на производствени линии. Това е първият подобен инцидент в световната автомобилна индустрия.

Конфликтът избухна около представянето на хуманоидния робот Atlas , който Hyundai представи през януари. Роботът, висок приблизително 1,9 метра, е способен на свободно движение, със стави, които се въртят на 360 градуса. След демонстрацията синдикатът заяви, че Atlas не трябва да се използва в завода без предварителното съгласие на служителите.

В заводите на Hyundai в Улсан е в ход стачка. В допълнение към исканията за по-високи заплати, представителите на работниците търсят гаранции относно внедряването на изкуствен интелект и нови технологии за автоматизация, което може да доведе до загуба на работни места.

Въпреки че все още не е обявен срокът за пристигане на Atlas в южнокорейските заводи, синдикатът настоява, че правилата за използване на подобни машини трябва да бъдат предварително договорени.

По-рано беше съобщено , че Hyundai Motor Group планира да внедри хуманоидни роботи Boston Dynamics Atlas в своите фабрики. Компанията планира да внедри до 25 000 хуманоидни робота в заводите на Hyundai и Kia.

https://www.wsj.com/business/autos/t...-time-d45ac3e1

Засега те се удрят само един друг: бойните хуманоидни роботи T800 се сражаваха в осмоъгълника и на един буквално му отнеха главата.
32 отбора взеха участие в шампионата

Турнирът „Ultimate Robot Knock-out Legend“ (URKL), който организаторите наричат първото в света състезание по свободен стил между хуманоидни роботи в пълен размер, се проведе в Шънджън. Тридесет и два отбора от различни страни участваха в състезанието, използвайки една и съща платформа - робота EngineAI T800 .

Кадър от видеото
Един от най-зрелищните моменти беше прецизен летящ ритник в главата. Друг дуел беше също толкова впечатляващ, в който главата на робота висеше безжизнено след мощен удар, но той продължи да се бори благодарение на сензори и изчислителни системи, разположени в тялото му.

EngineAI T800 е висок 1,73 метра и е способен на ъперкъти, кръгли удари с крак, бързо изправяне от падания и поддържане на равновесие дори след силни удари. Разработчиците твърдят, че състезанието е помогнало за усъвършенстване на алгоритмите за управление, координацията на сензорите, структурния баланс и скоростта на вземане на решения.

Организаторите отбелязват, че победителите се определят не само от силата на ударите им. Съдиите оценяват също така точността, стабилността, способността за избягване на атаки и общата издръжливост на робота.

EngineAI вярва, че подобни турнири ще ускорят разработването на хуманоидни роботи и прехода им от лабораторни прототипи към търговска употреба.

https://www.reddit.com/r/Amazing/com...end_urkl_is_a/
https://www.globaltimes.cn/page/202607/1366175.shtml

Определено е по-добър от Grok 4.5 и дори може да надмине Kimi. Илон Мъск обяви нов модел на изкуствен интелект с 2 трилиона параметъра.
Новият модел ще завърши първоначалното си обучение следващата седмица.

Илон Мъск обяви, че xAI завършва обучението на нов езиков модел с 2 трилиона параметъра. Той твърди, че той превъзхожда настоящия Grok 4.5 „във всяко отношение“ и ще завърши първата фаза на обучение следващата седмица.

Мъск отбеляза, че новият модел може да превъзхожда Kimi по отношение на производителността, като същевременно запази високата скорост на генериране и ефективното използване на изчислителните ресурси, които отличават Grok 4.5.

Дискусията беше предизвикана от сравнение, публикувано от изследователя Мин Чой. Той заяви, че Grok 4.5 използва приблизително 1,5 трилиона параметъра, докато Kimi K3 използва 2,8 трилиона. Освен това, той твърди, че изпълнението на задачи на Kimi е приблизително три пъти по-скъпо. Изследователят посочи този резултат като доказателство за високата ефективност на xAI архитектурата.

По-рано китайската компания Moonshot AI представи нов модел с изкуствен интелект, Kimi K3, който според разработчика се е превърнал в най-големия модел с изкуствен интелект с отворен код в света.

Илон Мъск обяви, че езиковият модел Grok 4.5 е заел първо място в класацията Long-Horizon Terminal-Bench за месец юли 2026 г.

Роботите получават ново зрение: Китайският изкуствен интелект се научава да вижда през стъкло и огледала
Китай представя изкуствен интелект, който помага на роботите да разбират 3D света

Китайската компания Robbyant представи нова версия на своята система за компютърно зрение, LingBot-Depth 2.0, която има за цел да помогне на роботите по-точно да разбират заобикалящата ги среда. Разработчиците твърдят, че моделът значително подобрява възприятието за дълбочина и позволява на роботите да работят по-надеждно в трудни среди, където традиционните сензори често допускат грешки.

LingBot-Depth 2.0 беше еволюция на първата версия на системата, но включваше по-усъвършенствани алгоритми за обработка на визуални данни. Моделът беше обучен с помощта на приблизително 150 милиона примера и в независими тестове той демонстрира отлични резултати в 12 от 16 популярни бенчмарка за реконструкция на карти на дълбочина.

Една от ключовите области на развитие е решаването на проблема с прозрачните и отразяващи повърхности. За конвенционалните системи за компютърно зрение стъклото, огледалата и други сложни материали често представляват сериозна пречка: сензорите неправилно определят разстоянието до обектите или напълно губят информация за дълбочината.

Според Робиант, при условия на сериозна загуба на данни за дълбочина, новият модел е намалил средната грешка при разпознаване повече от наполовина. RMSE е намалял от 0,132 на 0,062, което показва значително подобрение в точността на оценка на разстоянието.

LingBot-Depth 2.0 е базиран на новия модел на зрение LingBot-Vision. Ключовата му характеристика е необичайна технология за предварително обучение, която се фокусира върху така наречената „структура на ръба“ на обектите. Този подход позволява на системата по-точно да открива контурите на обектите – до ниво субпиксел – и по-добре да разбира геометрията на околната сцена.

Въпреки относително компактния набор от данни за обучение – приблизително 160 милиона изображения – разработчиците твърдят, че LingBot-Vision е способна да се конкурира с по-големи модели за компютърно зрение. Освен това системата може надеждно да проследява границите на обектите в реално време, което е особено важно за автономни роботи, които трябва бързо да се ориентират в променящи се среди.

Orbbec тества практическите възможности на технологията в своята лаборатория за дълбочинно виждане. Използвайки стереокамери Gemini 330, системата демонстрира подобрено разпознаване на ръбове, разпознаване на фини детайли, отдалечени цели и сцени със сложно осветление.

Междувременно, Robbyant и Orbbec обявиха сътрудничество в областта на хардуера за събиране на данни. Компаниите разработват платформата RGB-D EGO, която ще използва специализирана версия на LingBot-Depth за генериране на по-висококачествени набори от данни за Embodied AI системи.

Разработчиците очакват новата технология да намери приложение в широк спектър от области, от сервизни роботи и автономна навигация до индустриална автоматизация. По-точното възприятие за дълбочина ще се превърне в ключов елемент за следващото поколение роботи, способни безопасно да взаимодействат с реалния свят.

https://interestingengineering.com/a...ception-models

Huawei и Baidu създават първия отворен стандарт в Китай за оптични връзки за AI сървъри.
Компаниите стартираха националната инициатива OPEN NPO, която има за цел да ускори внедряването на високоскоростни оптични интерфейси за изчислителни клъстери.

Huawei, Baidu и близо две дузини други китайски компании и организации обявиха стартирането на първата в страната инициатива NPO MSA (Multi-Source Agreement) – отворено индустриално споразумение, което ще определи унифицирани технически изисквания за технологията Near-Packaged Optics (NPO). Новият стандарт е предназначен да формира основата за следващото поколение високоскоростни оптични връзки, използвани в клъстери с изкуствен интелект и съвременни центрове за данни.

Технологията Near-Packaged Optics поставя оптичния модул възможно най-близо до изчислителния или мрежовия чип на печатната платка. За разлика от традиционните сменяеми оптични модули, това значително намалява дължината на електрическите връзки, намалявайки консумацията на енергия и загубата на сигнал. Освен това, за разлика от напълно интегрираната архитектура Co-Packaged Optics (CPO), самият оптичен модул и процесор остават отделни устройства, което опростява поддръжката, подмяната на компоненти и използването на оборудване от различни производители.

Според TrendForce, интересът към NPO (неорганизирани информационни системи) бързо нараства поради нарастващото натоварване на инфраструктурата за обучение и работа с големи езикови модели. Alibaba и Tencent вече са определили тази архитектура като приоритетна област за развитие и насърчават нейната стандартизация чрез Комитета за отворени центрове за данни (ODCC). Подобни отворени инициативи се разработват от Meta * и Microsoft, а Amazon си сътрудничи със STMicroelectronics за разработване на собствени решения, базирани на NPO.

Huawei заявява, че стартирането на първото китайско индустриално споразумение NPO MSA ще ускори разработването на критични технологии за високоскоростна оптична свързаност, ще установи отворена система за стандартизация и ще проправи пътя за широкото приемане на подобни решения. Според пътната карта на проекта, първата версия на техническата спецификация ще бъде публикувана през третото тримесечие на 2026 г., след което участниците ще проведат съвместна адаптация на оборудването и цялостни тестове. До първата половина на 2027 г. консорциумът очаква да разшири членството си и да премине към широко търговско внедряване на технологията.

Появата на собствена система от отворени стандарти за неправителствените организации бележи още една стъпка в усилията на Китай да създаде независима екосистема от високопроизводителни изчислителни компоненти. С разрастването на клъстерите с изкуствен интелект, високоскоростните, нисколатентните и енергийно ефективни мрежи се превръщат в ключови елементи на съвременната инфраструктура с изкуствен интелект.

В допълнение към проекта, освен Huawei и Baidu, се присъединиха Китайският институт за мобилни изследвания, JD Cloud, ZTE Software, H3C, Accelink, Ligent, Luxshare Technology, Китайският институт за стандарти в електрониката, както и редица производители на компоненти и изследователски организации.

https://www.trendforce.com/news/2026...rce-agreement/

Най-големият в света модел на изкуствен интелект с отворен код с 2,8 трилиона параметъра беше представен в Китай.
Kimi K3 с отворен код е насочен към програмиране, наука и напреднали изследвания.

Китайската компания Moonshot AI представи новия си модел за изкуствен интелект, Kimi K3, който според разработчика е най-големият модел за изкуствен интелект с отворен код в света.

Kimi K3 е авангарден езиков модел с високи параметри и 2,8 трилиона параметъра, приблизително 75% повече от DeepSeek V4 Pro, който има приблизително 1,6 трилиона параметъра. Моделът включва контекстен прозорец с 1 милион токена, вградени възможности за визуално възприятие и постоянно включен режим на разсъждение, който компанията нарича „режим на мислене“.

Това е първият в света модел с отворен код в класа от 3 трилиона параметъра, предназначен за сценарии с усъвършенстван интелект, включително дългосрочно програмиране, управление на знания и разсъждения.

Според компанията, Kimi K3 е най-големият в света модел на изкуствен интелект с отворен код и според тестовете е сравним по производителност с най-мощните собствени системи от Anthropic и OpenAI.

Moonshot AI е основана през март 2023 г. от завършили университета Цинхуа. Въпреки сравнително младата си възраст, оценката на компанията скоро достигна 3 милиарда долара. Според Financial Times, наред с пускането на Kimi K3, стартъп компанията се готви да набере ново финансиране, което би могло да увеличи пазарната оценка на компанията до приблизително 31,5 милиарда долара.

https://venturebeat.com/technology/c...op-u-s-systems

Без повече приказки: Thinking Machines Lab представя първия си Inkling модел с 975 милиарда параметъра
По време на обучението си тя смятала разсъжденията за „загуба на ресурси“ и ги изключвала.

Thinking Machines Lab, стартираща компания, основана от бивши ръководители на OpenAI, представи първия си универсален модел за изкуствен интелект, Inkling. Компанията го е направила с отворен код: разработчиците и организациите могат да изтеглят модела, да го стартират на собствената си инфраструктура и да го обучават допълнително за специфични задачи.

Според компанията, Inkling не е създаден непременно, за да надмине популярните бенчмаркове, а по-скоро като удобна основа за по-нататъшна персонализация. Разработчиците твърдят, че възможностите му са сравними с най-мощните модели с отворен код, произвеждани в момента от китайски компании, но смятат неговата гъвкавост и адаптивност за основното му предимство.

Inkling е изграден върху архитектура „Смес от експерти“, при която само подмножество от параметрите на модела се активират по време на всяка задача. Моделът съдържа общо 975 милиарда параметъра, но използва приблизително 41 милиарда едновременно, което намалява изчислителните разходи, без значително да се прави компромис с качеството. Поддържа размери на контекста до 1 милион токена.

Моделът е обучен от нулата да работи не само с текст, но и с аудио и видео, а разработчиците твърдят, че разполагат с разширени възможности за извод и програмиране. Inkling е достъпен за организациите чрез собствената им платформа Tinker, предназначена за допълнително обучение на модели върху корпоративни данни. Едновременно с това компанията обяви Inkling-Small, по-компактна версия с 12 милиарда активни параметъра, която се отличава с по-ниски оперативни разходи и по-висока производителност.

Thinking Machines Lab също съобщи, че е използвала самия Inkling по време на разработката за последващо преобучение и подобрение – новите модели на изкуствен интелект все по-често се използват за подобряване на последващи версии на самите тях.

По време на обучението разработчиците се сблъскали с необичаен феномен: Inkling автоматично спрял да формулира междинни разсъждения на естествен език, считайки тази форма на обяснение за ненужно изчислително натоварване. По-късно тази функция била възстановена, за да направи работата на модела по-разбираема и прозрачна за потребителите.

Thinking Machines Lab е основана през февруари 2025 г. от възпитаници на OpenAI, включително бившия главен технически директор и временен изпълнителен директор Мира Мурати, съоснователя на OpenAI Джон Шулман, който помогна за създаването на ChatGPT, и бившия вицепрезидент на OpenAI Лилиан Уен, която ръководеше изследванията в областта на безопасността на изкуствения интелект и роботиката.

Миналата година стартъпът набра рекордните 2 милиарда долара начално финансиране, оценявайки компанията на 12 милиарда долара. Преди пускането на Inkling, компанията вече беше представила платформата Tinker за настройка на модели, демонстрирала е система за взаимодействие с изкуствен интелект, базирана на глас, и беше публикувала няколко свои собствени проучвания за машинно обучение.

Пускането на Inkling бележи първото пълномащабно навлизане на Thinking Machines Lab на пазара на широкомащабни езикови модели. Компанията последователно промотира идеята, че технологиите с изкуствен интелект не трябва да остават под контрола на ограничен брой разработчици, а да бъдат достъпни за независимо внедряване, персонализиране и обучение върху собствените им данни.

https://thinkingmachines.ai/news/introducing-inkling/
https://www.silicon.co.uk/ai-2/think...s-model-630713

Изходният код на Grok Build на Илон Мъск е публикуван. Лимитите са нулирани.
Потребителите на Grok вече имат пълен достъп до нов инструмент за разработчици.

SpaceXAI обяви важна актуализация: компанията направи публично достъпен кода за изграждане на Grok. В същото време ограниченията за използване бяха нулирани за всички потребители на Grok.

Grok Build е AI агент и инструмент за интерфейс от команден ред (CLI), предназначен да помогне при кодирането, създаването на интерфейси и разработването на приложения. Той работи директно в терминала, автоматично чете конфигурацията на хранилището и изпълнява сложни задачи - от разработване на игри до интеграция на плъгини.

Отворихме кода на Grok Build и премахнахме ограниченията за всички потребители. Отвореният код на Grok Build позволява на всеки да допринесе за създаването на стабилен и надежден инструментариум. Разгледайте нашия код, включително Git хранилището за Grok Build CLI.

По-рано Илон Мъск обяви , че езиковият модел Grok 4.5 е заел първо място в класацията Long-Horizon Terminal-Bench за месец юли 2026 г.

След пускането на Grok 4.5, потребителите започнаха да публикуват примери за проекти, създадени с помощта на новия AI модел.

https://x.ai/open-source

**hristoslav2** · 18-07-26, 20:18

OpenAI превърна ChatGPT в работещ AI агент: новият ChatGPT Work автоматично изпълнява задачи в имейл, календари и корпоративни услуги.
Инструмент, базиран на новия GPT-5.6, се свързва с Gmail, Slack, GitHub и други системи, разделя сложните задачи на стъпки и създава готови документи, отчети и уебсайтове вместо прости отговори в чат.

OpenAI представи ChatGPT Work, нов AI агент в рамките на основния си чатбот ChatGPT, предназначен за автономно изпълнение на многоетапни работни задачи. Системата може да събира информация от свързани услуги, да анализира файлове и работни процеси и след това да създава готови документи, електронни таблици, презентации, отчети и уебсайтове.

ChatGPT Work е базиран на новия флагмански модел GPT-5.6 и използва облачна виртуална машина, която е винаги достъпна за потребителя. За разлика от някои конкурентни решения, които изискват компютърът на потребителя да е включен, агентът изпълнява задачи на OpenAI сървъри и остава достъпен, независимо от устройството.

Инструментът може да се свързва с Gmail, Google Calendar, Slack и GitHub чрез плъгини, базирани на стандарта Model Context Protocol (MCP).

Според продуктовия мениджър на OpenAI, Тай Гиъри, който е работил по ChatGPT Work, целта на проекта е да направи възможностите на AI агентите, които преди това са били достъпни предимно във вътрешни инструменти като Codex, масово произвеждани. Агентът може да вземе общ резултат, да го раздели на отделни стъпки и да изпълнява работата автономно за дълъг период от време.

Един от демонстрираните сценарии включва управление на работния календар и комуникациите. ChatGPT Work може да преглежда графика на потребителя, да открива конфликти в срещи, да идентифицира събития, изискващи подготовка, и по команда на потребителя да взема решения – пренасрочване, потвърждаване или отмяна на срещи. Потребителят може също така да персонализира стила на писане, да организира работата по проекти и да създава интерактивни уебсайтове директно в услугата.

Като пример за употреба, Гари посочи подготовката на вътрешни тестове на продукти. Вместо ръчно да координира десетки служители, ChatGPT Work прегледа информацията в Slack, GitHub и документацията, идентифицира участниците и организира 10 отделни сесии за тестване. Според мениджъра, задачи, които преди са отнемали месеци, сега могат да бъдат изпълнени за седмица в някои случаи, включително анализ на причините за отпадането на потребители и подготовка на предложения за подобряване на продукта.

OpenAI също така набляга на проблемите със сигурността на данните. ChatGPT Work осъществява достъп до корпоративна информация – имейли, съобщения в Slack, календари и история на разработка в GitHub – и заявява, че потребителите запазват контрол върху връзките и настройките за поверителност. OpenAI също така посочва, че корпоративните акаунти използват съществуващи механизми за сигурност, включително отказване от използване на потребителски разговори за подобряване на бъдещи модели.

Подобни подходи се разработват от Anthropic с Claude Cowork и Microsoft с Copilot Cowork – и трите решения целят да преминат отвъд формата на чатботове към постоянно включен дигитален асистент, който изпълнява задачи чрез свързани услуги. OpenAI разчита на мащаба на приемането на ChatGPT: компанията твърди, че има 900 милиона седмични потребители и повече от 9 милиона корпоративни клиенти.

Инструментът ще започне да се разпространява за потребители на Pro, Enterprise и Edu, а след това ще стане достъпен за абонати на Plus и Business.

https://openai.com/bg-BG/chatgpt-work/

Microsoft ще научи Copilot да диагностицира компютри, но самият „асистент“ изяжда 1 GB RAM памет.
Асистент с изкуствен интелект ще може да оценява състоянието на компютъра, елиминирайки необходимостта потребителите да имат достъп до диспечера на задачите.

Microsoft тества нова функция PC Insights за своя асистент Copilot AI, която ще позволи на потребителите да задават въпроси за състоянието на компютъра си на родния си език и да получават препоръки, вместо да се налага да търсят информация в диспечера на задачите или настройките на Windows.

Функцията ще може да анализира характеристиките на системата и да помогне за откриване на причините за проблеми с производителността.

Според Windows Latest, PC Insights ще позволи на потребителите да задават на Copilot въпроси, като например дали има достатъчно свободно място за инсталиране на игра от 100GB, след което асистентът ще провери наличното пространство и ще предостави отговор. Потребителите ще могат също да получават информация за натоварването на процесора, състоянието на батерията и други системни параметри.

Според документ за поддръжка на Microsoft, открит от Windows Latest, функцията ще може да анализира използването на процесора, RAM и графичния процесор, да изчислява свободното пространство за съхранение и да проверява размера на папките. Освен това, Copilot ще може да преглежда свързани USB устройства, външни дискове, принтери, уеб камери и състоянието на Bluetooth и Wi-Fi връзките.

PC Insights ще работи с разрешението на потребителя. Всяка заявка, свързана с хардуер, ще изисква Copilot достъп до данните на компютъра, освен ако потребителят предварително не е активирал режим на постоянно разрешение. В този случай асистентът няма да може да отваря отделни файлове и само ще идентифицира потенциални проблеми на този етап, но няма да ги разрешава.

Тази функция обаче има потенциален проблем: самият Copilot може да натовари значително системата. Последните тестове на Windows установиха, че текущото приложение Copilot може да консумира до 1 GB RAM в режим на готовност, а също така изисква допълнително място за съхранение, тъй като се предлага със собствено копие на браузъра Microsoft Edge.

PC Insights може да бъде полезен инструмент за потребители, на които им е трудно сами да диагностицират компютърни проблеми, но ефективността му ще зависи от това колко ресурсоемък остава самият асистент.

https://www.digitaltrends.com/comput...-with-your-pc/

**hristoslav2** · 05-08-26, 20:46

Стартъп компанията Design Arena набра 7,9 милиона долара за платформа, която ще позволи на моделите с изкуствен интелект да включват вкусовите предпочитания на потребителите.
Услугата, с 5,3 милиона потребители, продава данни за човешките предпочитания на разработчици на модели и вече е достигнала 60 милиона долара годишни приходи.

Intelligence, стартиращата компания, стояща зад платформата Design Arena, обяви, че е набрала начално финансиране от 7,9 милиона долара. Платформата е предназначена да събира масивна обратна връзка от потребители, която разработчиците на модели с изкуствен интелект използват, за да подобрят качеството на генериране на изображения, уебсайтове и друго визуално съдържание.

Идеята за услугата се появява през 2025 г., когато основателите ѝ се опитват да създадат гейм енджин, задвижван от изкуствен интелект. Моделите могат да генерират работещи игри, но не могат да определят колко ангажиращи ще бъдат те за хората. Екипът стига до заключението, че замяната на потребителската обратна връзка с автоматизирано тестване е невъзможна и затова създава система, в която потребителите сравняват генерираните резултати, използвайки принципа „А или Б“, класирайки ги от най-добри към най-лоши.

Според съоснователката на компанията Грейс Лий, само седмица след старта си, Design Arena е подписала първия си голям договор с разработчик на авангардни модели с изкуствен интелект. Платформата в момента има приблизително 5,3 милиона потребители, а годишните ѝ повтарящи се приходи (ARR) са достигнали 60 милиона долара. Авторизацията на потребителите позволява проследяване на промените в предпочитанията в различните страни и използване на тези данни за обучение на модели.

Компанията счита човешката оценка за важно допълнение към автоматизираните бенчмаркове, които могат да бъдат податливи на манипулация. Пазарът за подобни услуги обаче остава конкурентен: стартиращата компания Yupp, въпреки че е набрала 33 милиона долара и има над 1,3 милиона потребители, е прекратила дейността си, докато LM Arena, която използва подобен подход за оценка на текстови модели, е набрала 150 милиона долара в кръг от Серия А през януари.

https://www.designarena.ai/
https://techcrunch.com/2026/08/03/de...-to-ai-models/

https://seedream.pro/
https://app.reve.com/
https://ideogram.ai/
https://runware.ai/docs/models/luma-uni-1-max

Anthropic съобщи за нови хакерски атаки: Claude модели са проникнали в мрежите на три компании по време на тестове
Моделите получиха достъп до интернет поради грешка в тестовата среда, след което хакнаха реални корпоративни системи. Компанията спря всички тестове.

Anthropic съобщи, че няколко модела от семейство Клод са получили неоторизиран достъп до системите на три компании по време на вътрешни тестове за киберсигурност. Компанията определи инцидента като „оперативен провал“ и преустанови всички тестове на 23 юли. Инцидентите бяха открити след преглед на 141 006 тестови сесии, които започнаха малко след като OpenAI съобщи, че техният автономен агент с изкуствен интелект е хакнал платформата Hugging Face.

Според Anthropic причината е грешка в процеса на тестване: моделите са били проектирани да работят без достъп до интернет, но „поради недоразумение са били свързани към публична мрежа“. След като са получили достъп, Claude Opus 4.7, Claude Mythos 5 и един от вътрешните експериментални модели са успели да проникнат в инфраструктурата на три организации, използвайки прости методи, включително груба атака със слаби пароли и експлоатация на незащитени мрежови интерфейси.

Най-необичайният епизод се случи с Claude Opus 4.7. По време на сценарий „Завладяване на флага“ (тренировъчен сценарий за търсене на скрита информация в компютърна мрежа), на модела беше дадена фиктивна компания, чието име съвпада с истинска. Изкуственият интелект предположи, че откритите реални сървъри са част от тест, независимо откри уязвимости и получи идентификационни данни и достъп до базата данни на организацията. В друг случай, все още непубликуван изследователски модел прекрати атаката самостоятелно, когато осъзна, че целта е реална компания, а не тестова среда.

Anthropic уведоми засегнатите организации на 27 юли. Две от тях не бяха знаели за инцидента, докато компанията все още се свързва с третата. Партньорът на Anthropic, лабораторията за киберсигурност Irregular, също провежда собствено разследване. Компанията призна, че с усъвършенстването на съвременните модели на изкуствен интелект, съществуващите механизми за контрол стават недостатъчни и изискват значително укрепване както във вътрешна, така и във външна тестова среда.

Инцидентът се случи на фона на засилен контрол от страна на американските власти върху сигурността на новите системи с изкуствен интелект. След подобни инциденти с OpenAI, администрацията на Тръмп вече започна да подготвя нова система за доброволно тестване на най-мощните модели, докато OpenAI и Anthropic обсъждат сигурността на бъдещите системи с изкуствен интелект с американските регулаторни органи и законодатели.

https://www.reuters.com/legal/litiga...ts-2026-07-30/

OpenAI пусна нови „бягства на AI агенти“ от тестовата си среда след разследването си на хакерската атака Hugging Face.
Компанията е идентифицирала още няколко случая на автономни модели, излизащи от изолираната си пясъчник, е преустановила собствените си тестове и е разширила вътрешното си разследване.

OpenAI откри нови случаи на автономни агенти с изкуствен интелект, които избягаха от изолираната си тестова среда, докато разследваха скорошния хак на платформата Hugging Face , съобщиха източници от Ройтерс.

Според техните данни са идентифицирани и няколко други неразкрити досега инцидента. Всички те обаче са били с ограничен мащаб и няма признаци, че агентите са напуснали вътрешната мрежа на OpenAI.

Разследването започна след инцидент в началото на юли, когато един от агентите с изкуствен интелект, по време на вътрешно тестване, избяга от определената си пясъчник (изолирана среда за безопасно тестване), свърза се с интернет и проникна в инфраструктурата на Hugging Face, услуга за съхранение и публикуване на модели.

По-късно OpenAI потвърди, че акаунти в няколко други компании също са били компрометирани по време на този инцидент. Компанията сега анализира регистрационни файлове на събития, събрани по-рано тази година, за да определи пълния обхват на подобни инциденти.

Сам Алтман съобщи, че след откриването на инцидента, компанията временно е преустановила собственото си тестване на автономни агенти и засилва сигурността на тестовата си инфраструктура. Говорител на OpenAI също така заяви преди това, че „в допълнение към атаката Hugging Face, компанията преглежда активността на своите модели в по-широк план, което ефективно потвърждава разширяването на разследването“.

Историята вече привлече вниманието на властите в САЩ и ЕС: администрацията на Тръмп обяви, че подготвя нови регулаторни мерки, а Европейската комисия потвърди разговори с OpenAI относно инцидентите.

https://www.livemint.com/technology/...553254570.html

Anthropic потвърди създаването на екип за разработване на собствени AI чипове за Claude.
Компанията планира да създава собствени процесори, но ще продължи да използва решения от Nvidia, AMD, Google и AWS.

Anthropic официално потвърди за първи път, че създава собствен екип за разработване на специализирани AI чипове за семейството модели Claude.

Компанията вече е открила позиции за инженери по проектиране на полупроводници и заяви, че възнамерява съвместно да разработва хардуер и модели, за да подобри производителността и ефективността на Claude в голям мащаб.

Anthropic подчерта, че няма планове да се отказва от съществуващата си инфраструктура. Компанията ще продължи да използва „многочипов подход“, като решения от AWS, Google, Nvidia и AMD ще запазят ключови роли в обучението и изпълнението на модели. Нейните собствени процесори са предназначени да допълнят тази екосистема, а не да я заменят.

Според обявата за работа, Anthropic сформира екип за персонализирани силициеви изделия и търси специалисти с опит в пълния цикъл на разработване на микрочипове - от проектирането до производството. Инженерите ще печелят между 320 000 и 485 000 долара годишно. Очаква се кандидатите да имат практически опит в масовото производство на полупроводникови продукти и готовност да вземат технически решения без голяма организационна структура.

Разработването на собствени AI чипове изисква значителни инвестиции, но позволява на компаниите да намалят зависимостта си от Nvidia и да създадат хардуерна платформа, оптимизирана за специфични AI модели. Ройтерс съобщи по-рано, че Anthropic проучва възможността за производство на собствени процесори, докато The Information съобщи за разговорите на компанията със Samsung Electronics относно потенциално производство.

Anthropic е последната голяма компания, която поема по този път. През юни OpenAI представи собствения си AI чип, Jalapeno, разработен съвместно с Broadcom. Meta се готви да пусне следващото поколение на своите ускорители, а френската Mistral също обмисля създаването на собствени специализирани процесори.

https://www.businessinsider.com/anth...-claude-2026-8

Каква е амортизационната ставка на графичните процесори? Цените за наем на графични процесори Nvidia A100, H100 и H200 продължават да се покачват, докато цените на B200 се движат малко под $6 на час.
Цената на старите графични процесори се покачва на фона на бума на изкуствения интелект

Цените за наем на ускорители на Nvidia за AI работни натоварвания се увеличиха през 2026 г., като дори по-старите модели A100 и H100 отбелязаха покачване на цената. Данните от Silicon Data показват, че цените за наем на H100 са се увеличили от малко под $2 на час през януари до над $2 и близо $3 в момента.

Покачващите се цени за наем на графични процесори засилват аргументите на компаниите, които вярват, че хардуерът с изкуствен интелект може да запази икономическа стойност след стандартния си живот. Преди това един от основните дебати около мащабното изграждане на инфраструктура с изкуствен интелект беше въпросът колко години трябва да се счита за полезен живот на ускорителите на Nvidia: някои компании се застъпваха за по-дълъг период, докато други смятаха, че по-точна оценка от приблизително три години е по-подходяща.

По-новите ускорители Nvidia B200 също станаха по-скъпи за наем. През януари 2026 г. цената им беше малко под 5 долара на час, но сега цените са приблизително 5,50–5,80 долара на час. Освен това, увеличеното търсене засяга не само най-новите модели, но и оборудването от по-старо поколение.

Едно от обясненията за тази тенденция може да е нарастващата ефективност на моделите с изкуствен интелект. Съвременните алгоритми могат да изпълняват повече задачи със същото количество изчислителни ресурси, така че по-старите графични процесори остават търсени по-дълго. Това е в съответствие с ефекта на Джевънс (ситуация, при която повишаването на ефективността на използване на ресурсите води до увеличаване на общото търсене за тях), при което намаляването на разходите за използване на дадена технология стимулира по-широкото ѝ приемане.

За големите оператори на AI инфраструктура, включително Microsoft и други хипермащабни облачни компании, нарастващите разходи за наем на графични процесори (GPU) също могат да повлияят на счетоводството им. Ако ускорителите запазят стойността си по-дълго, компаниите могат да удължат очаквания им полезен живот, което намалява годишните разходи за амортизация и може да повлияе положително на финансовите им отчети.

https://wccftech.com/what-gpu-deprec...shy-of-6-hour/

Двугодишният стартъп Mariana Minerals е набрал 310 милиона долара за разработване на автономни мини, които да снабдяват индустрията с изкуствен интелект с метали.
Компанията е получила оценка от 1,5 милиарда долара и иска да добива мед и литий в САЩ, използвайки собствен изкуствен интелект.

Американският стартъп Mariana Minerals набра 310 милиона долара в кръг от Серия Б при оценка от 1,5 милиарда долара, за да разработва и управлява своите медни и литиеви находища с помощта на изкуствен интелект. С този нов кръг общият размер на набраните средства на компанията достига приблизително 400 милиона долара.

Mariana Minerals залага на това, че развитието на изкуствения интелект изисква не само нови чипове и центрове за данни, но и големи количества суровини – предимно мед и други минерали. Компанията не продава софтуер на минни компании; вместо това тя притежава и управлява своите съоръжения, използвайки собствена платформа с изкуствен интелект за автоматизиране на добива.

Стартъп компанията е основана от екип с опит в множество индустрии: главният изпълнителен директор Търнър Колдуел преди това е ръководил бизнеса с метали и минерали в Tesla, докато неговите съоснователи са работили в компанията за машинно обучение Affirm и във финансирането на енергийни проекти.

Мариана смята, че комбинацията от експертиза в минното дело, софтуер и капитал ще намали времето за изграждане на нови мини.

Първият проект на компанията беше Copper One, законсервирана медна мина в Юта, която Mariana придоби миналата година и рестартира, използвайки автономен софтуер, за четири месеца. Компанията планира да увеличи производството си до 50 000 тона рафинирана мед годишно.

Вторият проект, Lithium One в Тексас, произвежда литий за батерии от отпадъчни води от нефтената и газовата промишленост, като производството е планирано да започне през 2027 г.

Развитието на Мариана идва на фона на нарастващото търсене на метали за електрификация и инфраструктура за изкуствен интелект. Съединените щати разчитат на външни доставки на критични минерали: Китай контролира значителна част от световното рафиниране, а за редкоземните материали, използвани в магнити за електроника и военно оборудване, този дял достига 92%. Инвеститорите в Мариана включват също големи играчи в индустрията и стратегически организации, включително минната компания BHP и In-Q-Tel, фонд за рисков капитал, свързан с американската разузнавателна общност. Компанията планира да разработи 10 търговски проекта в рамките на 10 години, като използва всеки нов проект за подобряване на собствените си автоматизирани технологии за добив.

https://thenextweb.com/news/mariana-...tical-minerals

Alibaba представи система с изкуствен интелект с 2,4 трилиона параметъра, а акциите на компанията скочиха рязко след обявяването.
Новият модел Qwen3.8-Max е способен да анализира до 1 милион токена на заявка и според Alibaba се конкурира с Anthropic Fable 5.

Акциите на Alibaba скочиха след обявяването на новия си езиков модел Qwen3.8-Max, който компанията нарича най-мощния в своята гама. Акциите на Alibaba се повишиха с 4,5% по време на търговията в Ню Йорк и със 7% на фондовата борса в Хонконг.

Qwen3.8-Max съдържа 2,4 трилиона параметъра, които определят как моделът обработва информацията и генерира отговори. Контекстният прозорец достига 1 милион токена, което позволява на модела едновременно да анализира обем данни, сравним с хиляди страници текст.

Според Alibaba, моделът е предназначен за програмиране, изследователски задачи, дълги многоетапни процеси, обработка на документи и анализ на изображения.

Компанията твърди, че Qwen3.8-Max се представя наравно или по-добре от Anthropic Fable 5 в редица вътрешни тестове. Той се класира на второ място във Vision Arena и на пето в Text Arena. Alibaba също така твърди, че моделът може автономно да работи по софтуерни проекти в продължение на няколко седмици. Във вътрешен тест, компанията самостоятелно разработи и усъвършенства инструмент за кодиране в продължение на 16 дни, програмирайки, тествайки и отстранявайки грешки без значителна човешка намеса.

Освен програмирането, Alibaba твърди, че Qwen3.8-Max може да обработва правни документи, финансови проучвания, 3D архитектурни проекти и да анализира стотици страници с текст, телевизионни сериали и видео предавания с продължителност до 100 часа, превръщайки ги в структурирана база от знания.

Съобщението идва малко след пускането на Kimi K3 на Moonshot AI, модел с 2,8 трилиона параметра, който е най-големият езиков модел, разработван някога от китайски разработчик.

https://qwen.ai/blog?id=qwen3.8
https://www.cnbc.com/2026/08/03/alib...anthropic.html

Изкуственият интелект отнема ли работни места? Глобалните ИТ компании ще съкратят над 124 000 служители през 2026 г. - повече отколкото през цялата минала година

От началото на 2026 г. световната технологична индустрия вече е загубила над 124 000 работни места. Според данни на услугата Layoffs.fyi, тази цифра вече е надхвърлила общата сума за 2025 г., когато ИТ компаниите са съкратили приблизително 122 000 служители.

Oracle, Amazon и Dell извършиха най-масовите съкращения тази година. Всяка от тези компании обяви хиляди съкращения. Служители в по-малки технологични компании като Workday, GitLab и Robinhood също бяха съкратени. Само в Калифорния над 16 000 работни места в технологичния сектор бяха съкратени от началото на годината.

Новата вълна от съкращения съвпадна с безпрецедентен скок в инвестициите в изкуствен интелект. Големите технологични компании активно инвестират в изграждането на центрове за данни, закупуват мощни ускорители на изкуствен интелект и интегрират изкуствен интелект в собствените си продукти и вътрешни процеси.

Така Oracle планира да отдели приблизително 90 милиарда долара за развитие на изкуствен интелект през следващата фискална година, а Amazon продължава да увеличава капиталовите разходи, инвестирайки десетки и дори стотици милиарди долари в развитието на съответната инфраструктура.

Интересното е, че самите компании отдават съкращенията не единствено на развитието на изкуствения интелект. Те също така посочват свръхнабирането на персонал по време на пандемията от COVID-19 и продължаващата оптимизация на организационната структура като ключови причини.

Междувременно, въздействието на изкуствения интелект върху пазара на труда остава предмет на активен дебат. Според проучване на PricewaterhouseCoopers, базирано на данни от шест континента, изкуственият интелект може не само да измести работници, но и да създаде нови работни места в дългосрочен план. Авторите на изследването отбелязват, че компаниите, които са най-активни във внедряването на изкуствен интелект, средно продължават да наемат по-бързо от организациите, които са по-малко активни в автоматизирането на бизнес процесите.

Отличен пример е Сан Франциско, световният център на индустрията за изкуствен интелект. Въпреки масовите съкращения в технологичния сектор, нивото на безработица в града спадна до 3,7% тази година, отчасти благодарение на продължаващото наемане на персонал от компании като OpenAI и Anthropic.

https://www.notebookcheck.net/Tech-l...1357929.0.html

ChatGPT, Grok, Claude и DeepSeek, починете си. Huawei представи най-новия си модел, openPangu 2.0 Pro.
Това е модел с отворен език.

Huawei официално представи openPangu 2.0 Pro. Компанията обяви, че заинтересованите потребители могат лесно да изтеглят новото решение.

openPangu 2.0 Pro е масивен модел с отворен език, съдържащ приблизително 505 милиарда параметъра, от които 18 милиарда са активни на токен, и контекстен прозорец от 512 000 токена.

Компанията позиционира Huawei openPangu 2.0 Pro като марка с отворен код за изкуствен интелект. Тя предлага водещи в индустрията методи за ефективно използване на чипсетите Ascend за обучение и изводи.

Китайският технологичен гигант е изброил точните компоненти и вътрешни параметри на openPangu 2.0 Pro на платформи с отворен код. Потребителите могат да посетят съответната платформа и да изтеглят обширния езиков модел за употреба.

Huawei заяви: „Искрено каним глобални разработчици, корпоративни партньори и изследователи да изтеглят и използват тези продукти или да посетят платформата Huawei Cloud MaaS Model-as-a-Service за онлайн обучение. Приветстваме обратната връзка от потребителите, за да помогнем за по-нататъшното подобряване на екосистемата с отворен код.“

https://www.huaweicentral.com/huawei...2-0-pro-model/

Thinking Machines Lab пусна Inkling-Small с отворен код: моделът се оказа по-мощен от по-старата версия, с една трета по-малко натоварване.
Нов мултимодален модел с 276 милиарда параметъра и 12 милиарда активни параметъра на токен превъзхожда по-стария модел на Inkling в ключови бенчмаркове, получава контекст за до 1 милион токена и е публикуван с отворени скали.

Thinking Machines Lab пусна мултимодален модел с отворен код, Inkling-Small, използващ архитектура на Mixture-of-Experts (MoE). С общ размер на параметрите от 276 милиарда, моделът активира само 12 милиарда параметъра на токен, поддържайки висока производителност и публикувайки напълно теглата на общността на разработчиците.

Въпреки статута си на „младша“ версия, Inkling-Small превъзхожда оригиналния Inkling с 41 милиарда активни параметъра в няколко ключови теста.

На Terminal-Bench 2.1 той постигна 64,7% спрямо 63,8%, на Humanity's Last Exam - 31,6% спрямо 29,7%, а на WE-Bench Verified - 80,2% спрямо 77,6%. Разработчиците отдават този резултат на подобрена схема за обучение: моделът беше допълнително обучен с помощта на дестилация на правилата, използвайки по-стария Inkling като „учител“, и след това обучен в продължение на още две седмици с помощта на обучение с подсилване върху задачи за програмиране на агенти.

Inkling-Small поддържа текст, изображения и аудио, обработва контексти до 1 милион токена и позволява фина настройка на дълбочината на разсъжденията, балансиране на скоростта и качеството на отговора. Вече са публикувани напълно отворени тегла, а самият модел е достъпен за допълнително обучение и използване чрез платформата Tinker.

Разработчиците също така преработиха процеса на предварително обучение: актуализираха данните за обучение и подобриха мултимодалната архитектура, без да използват отделен енкодер. Изображенията се разделят на фрагменти от 40x40 пиксела, аудиото се обработва като dMel спектрограми и всички типове данни се анализират заедно, заедно с текстовите маркери.

С по-ниски изчислителни разходи, моделът е практически наравно с по-старата версия по отношение на визуален анализ, разбиране на диаграми и документи, работа със звук и сложни мултимодални сценарии.

Компанията отбелязва, че Inkling все още превъзхожда новия модел по отношение на пълнота на знанията и фактическа точност, но Inkling-Small демонстрира по-благоприятно съотношение между производителност и изчислителни разходи.

https://thinkingmachines.ai/news/inkling-small/

https://dev.meta.ai/

**hristoslav2** · 07-08-26, 20:46

Google Chrome изисква 20GB свободно дисково пространство, за да стартира AI.
Освен това, за да работи AI моделът, са необходими само 4 GB.

Google актуализира документацията си за Chrome и подробно описа изискванията за зареждане на локални модели с изкуствен интелект. Браузърът може автоматично да инсталира невронни мрежи на вашия компютър, но само ако устройството отговаря на определени изисквания.

За да стартира локален изкуствен интелект, Chrome проверява хардуерните възможности и производителността на вашия компютър. Също така изисква неограничена интернет връзка и приблизително 20 GB свободно пространство за съхранение (HDD или SSD). Ако тези изисквания не са изпълнени, браузърът няма да зареди моделите.

Chrome използва локални невронни мрежи (като Gemini Nano) за някои генеративни функции на изкуствения интелект. Докато самият Gemini Nano изисква около 4 GB място за съхранение, Google изисква значително повече - приблизително 20 GB. Допълнителните гигабайти вероятно са необходими за инсталиране, актуализации и работа на компонентите на модела.

Потребителите могат също така да се откажат напълно от локалния изкуствен интелект. За целта Chrome има превключвател „Изкуствен интелект на устройството“ в настройките си. След като бъде деактивиран, браузърът изтрива вече заредени модели, деактивира функциите, които ги използват, и спира автоматичното изтегляне на нови файлове.

Ако по-късно активирате отново тази настройка, Chrome ще сканира отново компютъра ви и ще изтегли необходимите модели, ако е необходимо.

Google отбелязва, че не трябва ръчно да изтривате файлове с AI модели. Това не деактивира механизма за автоматично изтегляне, така че Chrome може да ги изтегли отново.

Настройката се прилага отделно за всеки потребител и устройство. На корпоративни компютри използването на локални модели се контролира допълнително от правилата на Chrome Enterprise. Google също така отбелязва, че системните изисквания може да се променят в бъдеще.

Актуализацията на документацията дойде, след като потребители съобщиха, че Chrome автоматично изтегля модели с изкуствен интелект във фонов режим, което може да заема място за съхранение и интернет данни. Сега Google официално разкри условията за изтегляне и добави начин за пълно деактивиране на тази функция.

https://windowsreport.com/google-qui...e-requirement/

ChatGPT победи хората в експеримент за разказване на истории – но само когато читателите не познаваха автора.
Експеримент с 1682 участници установи, че текстовете, създадени с изкуствен интелект, се считат за по-качествени и по-ангажиращи, особено когато неправилно са приписани на човешки автор.

Проучване, ръководено от изследователи от университета Виланова, установи, че участниците оценяват кратките разкази, създадени от ChatGPT, по-високо по качество и способност да задържат вниманието на читателя, отколкото човешките текстове.

Първият експеримент е обхванал 1682 души на възраст от 18 до 81 години. На участниците е показан кратък разказ и е било казано дали е написан от човек или изкуствен интелект (ИИ), като тази информация е била или вярна, или невярна. След това те са били оценени по качество на текста и ангажираност. Авторите на изследването са използвали три човешки истории от литературни списания и антологии и три съответстващи текста, генерирани от ChatGPT.

Средно, генерираните от изкуствен интелект истории получиха по-високи оценки и по двата параметъра. Въпреки това, възприеманото авторство значително повлия на възприятието: текстове, за които участниците смятаха, че са написани от хора, бяха оценени по-високо, независимо от действителния им произход. Следователно, историите в ChatGPT, които неправилно бяха приписани на човешко авторство, получиха най-високи оценки.

В два последващи експеримента учените проверили дали читателите могат самостоятелно да определят произхода на текст без никакви авторски насоки. В едно проучване, включващо 424 души, процентът на точност е бил 39,93%, което е под нивото на случайност. В друг експеримент, включващ 481 участници, резултатът е бил 51,97% - статистически неразличим от случайността.

Авторите отбелязват, че изследването не сравнява литературните умения, оригиналността или способността за създаване на дълги произведения. То демонстрира два специфични ефекта: оценката на читателите за качеството на текста и трудността при определяне на неговия произход. Резултатите показват, че без специализирани методи за проверка, хората са слаби в разпознаването на текстове, създадени от генеративен изкуствен интелект.

https://letsdatascience.com/news/stu...igher-ec4ec8da

**hristoslav2** · 17-08-26, 21:06

Съветник на Белия дом предупреждава за риска от „тъмен графичен процесор“: претоварването с изкуствен интелект може да срине пазара подобно на оптичните влакна след бума на дот-ком компаниите
Дейвид Сакс сравни надпреварата за центрове за данни с дот-ком балона.

Основният риск за бързо развиващия се пазар на инфраструктура с изкуствен интелект може да не е липсата на търсене, а по-скоро излишъкът от изчислителна мощност. Това заяви съветникът на президента на САЩ по въпросите на науката и технологиите Дейвид Сакс в подкаста All-In, обсъждайки новата инициатива на Nvidia за набиране на финансиране за графични процесори.

Сакс се опасява, че компаниите биха могли да изградят твърде много центрове за данни и да инсталират повече ускорители, отколкото пазарът изисква. В този случай цените на изчислителната мощност биха могли да паднат рязко, оставяйки собствениците на излишна инфраструктура с нерентабилни активи. Той сравни този сценарий с „тъмни влакна“ (неизползвани оптични комуникационни линии), които се появиха след срива на дот-ком компаниите поради мащабното изграждане на телекомуникационна инфраструктура в очакване на по-нататъшен растеж на търсенето.

Сакс смята, че комбинацията от свръхкапацитет и завишени очаквания относно разходите за изчисления е особено опасна. Той цитира изявления на Илон Мъск, според който SpaceX очаква разходите за изчисления с изкуствен интелект да бъдат приблизително 30–50 долара на ват. Според Мъск, подобна икономика, с 1 GW изчислителен капацитет, би могла потенциално да генерира 300–500 милиарда долара приходи до края на 2027 г.

Междувременно доставчикът на облачна инфраструктура Nebius оцени стойността на многогодишните договори на приблизително 20–25 милиона долара на MW годишна стойност на договора. Разликата между тези оценки показва значително по-високата стойност на краткосрочните споразумения, на което, според авторите на статията, Мъск разчита.

Сакс обаче смята, че вероятността от мащабен свръхкапацитет в момента е ограничена от трудностите при изграждането на самото изграждане на центрове за данни. Свързването на огромни количества електроенергия, създаването на инфраструктура и други ограничения забавят разширяването на изчислителния капацитет, така че според неговата оценка пазарът може да няма време да изгради излишна инфраструктура, за да отговори на бързо нарастващото търсене.

Сакс обясни и логиката зад новата инициатива на Nvidia. Компанията планира да създаде механизми за финансиране, които ще позволят на нейните графични процесори да се превърнат в активи, генериращи приходи, като същевременно ще осигурят на големите купувачи допълнителни източници на капитал за изграждане на инфраструктура с изкуствен интелект. Nvidia също така възнамерява да предостави остатъчна подкрепа за своите ускорители, като по този начин смекчи рисковете за финансиращите страни.

Като пример, Сакс посочи плановете на Мъск да увеличи изчислителния капацитет с приблизително 6-8 GW през следващата година. Той изчислява, че подобно разширение ще изисква капиталови разходи в размер на 300-400 милиарда долара, докато компанията на Мъск наскоро е набрала приблизително 100 милиарда долара чрез дългово и акционерно финансиране. Механизмът, който Nvidia създава съвместно с големи банки и частни инвестиционни компании, би трябвало да осигури на клиентите допълнителен източник на финансиране за подобни мащабни покупки на графични процесори.

https://wccftech.com/us-tech-advisor...dark-gpu-glut/

Съвсем наскоро малцина биха повярвали: Клод, в ролята си на управител на магазин, уволни първия си истински служител.
Причината бяха постоянните закъснения

В Сан Франциско изследователите го наричат крайъгълен камък в развитието на изкуствения интелект. Andon Labs възложиха на Клод задачата да управлява магазин за търговия на дребно, където изкуственият интелект работеше заедно с екип от реални служители. Миналия месец Клод уволни един от тях за първи път.

Причината беше постоянно закъснение: служителят пропусна планираното време за начало на смяната в 17 от 23 работни дни. Изкуственият интелект обаче не забеляза веднага проблема. Оказа се, че инструкциите, които беше създал за служителите, бяха изчезнали от ограничената работна памет на системата. В резултат на това Клод дълго време остана прекалено снизходителен мениджър, дори казваше на служителите да не се притесняват от закъсненията.

Главният изпълнителен директор на Andon Labs Лукас Петерсон смята този случай за примерен. Той твърди, че мениджър на позицията на компанията би уволнил такъв служител много по-рано, така че решението на Клод не се счита за неетично.

Този случай е различен, тъй като моделът на големия език за първи път действа като шеф и самостоятелно взема решението да уволни човек.

https://time.com/article/2026/08/14/...ob-disruption/

OpenAI разпусна своя екип за екстремни рискове, свързани с изкуствения интелект.
След ликвидацията на отдела за готовност, контролът върху киберзаплахите, биологичните рискове и загубата на контрол върху изкуствения интелект беше разпределен между други звена.

В края на юли OpenAI разпусна екипа си за готовност, който беше натоварен със задачата да оцени най-сериозните рискове, породени от най-силните ѝ модели, според Financial Times.

Екипът анализира сценарии, включително кибератаки, биологични заплахи и ситуации, в които изкуственият интелект придобива прекомерна автономност.

След реорганизацията, областите на управление на биологичните и кибер рискове бяха разпределени между други вътрешни екипи на OpenAI. Самата система за оценка на риска обаче остава оперативна: компанията продължава да използва Рамката за готовност като основа на своя подход към най-сериозните рискове, свързани с разработването на ИИ.

OpenAI използва и Frontier Governance Framework, система за управление на риска за най-силните модели. Тя обхваща кибер рискове, ХБРЯ (химически, биологични, радиологични и ядрени) заплахи, манипулация и загуба на контрол върху ИИ.

Реорганизацията означава преминаване от отделен екип към разпределена отговорност за тези области. В съвременната ИИ инфраструктура, оценката на модела сама по себе си не е единственият слой защита: сигурността зависи и от изолацията по време на изпълнение, мрежовите ограничения, мониторинга и други механизми, обграждащи ИИ агента.

Същевременно, разпускането на отделния екип променя структурата на вътрешен контрол. Preparedness съществуваше като специализирана група, фокусирана специално върху най-предизвикателните сценарии. След разпускането му, подобни функции бяха поети от други екипи на OpenAI, така че отделното звено с предишната структура на отчетност вече не съществува.

https://www.ft.com/content/53082739-...syn-25a6b1a6=1

Представен е нов „Супермен“: хуманоидният робот Unitree може да скача на 2 метра височина и да изпреварва всеки човек.
Роботът достигна скорост от 12,66 м/с и надмина човешките рекорди, а разработката му отне малко повече от три месеца.

Unitree Robotics официално представи нов хуманоиден робот, който вече демонстрира впечатляващи атлетични постижения в първите си тестове. Хуманоидът, с крака с дължина 0,85 метра, е способен на скок от място на височина от 2 метра. Това надхвърля световния рекорд за човешки скок от място, който е приблизително 1,8 метра.

Роботът ускори до 12,66 м/с, надвишавайки 12,4 м/с, които компанията посочва като максимална човешка скорост. По време на бягането хуманоидът поддържаше стабилност, бързо намествайки крайниците си и поддържайки динамичен баланс.

Според Unitree, разработването на робота е отнело малко повече от три месеца. Компанията подчертава, че настоящата версия далеч не е напълно оптимизиран продукт и има значителен потенциал за по-нататъшно подобрение.

Unitree също така представи As2-W, роботизирано куче на колела. То може да носи до 16 кг непрекъснат товар, да изминава над 30 км без товар и да достига скорост до 6 м/с. Роботът с тегло 25 кг може да издържи на товари до 180 кг, има рейтинг IP54 и може да гази през вода. Предлага се на пазара като преносим спътник за носене на тежки товари.

https://news.mydrivers.com/1/1144/1144246.htm
https://www.unitree.com/

**hristoslav2** · 19-08-26, 20:01

Grok 4.6 на Илон Мъск побеждава GPT-5.6 Sol и всички останали конкуренти в теста MedAgentBench.
Новият xAI модел показа 95,9% точност.

Илон Мъск обяви лидерството на Grok 4.6 в MedAgentBench. MedAgentBench е цялостен набор от тестове и виртуална среда за оценка на способността на широкомащабни езикови модели (LLM) да действат като медицински агенти с изкуствен интелект.

В оценката от 17 август, Grok 4.6 зае първо място с резултат pass@1 от 95,9%, докато GPT-5.6 Sol постигна 94,7%.

Източник на изображението: Изображение, генерирано в Grok
MedAgentBench тества не само способността на изкуствения интелект да отговаря на медицински въпроси, но и способността му самостоятелно да изпълнява задачи в условия, подобни на реалната работа с електронни медицински досиета. Тестът включва 300 клинични сценария и 10 вида задачи.

Grok 4.6 също демонстрира постоянни резултати при многократни изпълнения, като се увеличи с 2,5 процентни пункта в сравнение с предишната версия, Grok 4.5.

https://x.com/elonmusk/status/2089592732780032132

Grok 4.6 на Илон Мъск се оказа 5 пъти по-евтин от GPT-5.6 Sol, като и двата модела демонстрират абсолютно идентична производителност в този бенчмарк на Artificial Analysis.
Grok 4.7 ще бъде „значителна актуализация“

Grok 4.6 се представи точно толкова добре, колкото GPT-5.6 Sol в бенчмарка Artificial Analysis, като и двата модела отбелязаха по 61 точки. Предимството на Grok обаче се крие в цената му.

Grok 4.6 струва $2 на милион входни токени спрямо $5 за GPT-5.6 Sol и $6 на милион изходни токени спрямо $30. Това прави обработката на входните данни на Grok 2,5 пъти по-евтина, а генерирането ѝ - 5 пъти по-евтино.

Оказва се, че със същия резултат в този тест, Grok 4.6 изисква значително по-малко усилия.

Междувременно, Илон Мъск вече разпалва интереса към следващата версия. Той насърчи потребителите да изпробват Grok 4.6 и заяви, че Grok 4.7 ще бъде „значително подобрение“ и ще бъде пуснато скоро.

https://x.com/elonmusk/status/2089754307453141424

OpenAI призна, че нейните AI модели са се оказали по-опасни, отколкото компанията е очаквала.
Президентът на компанията, Грег Брокман, съобщи, че „колектив от агенти“ независимо са проникнали в изследователската инфраструктура на OpenAI и са достигнали до производствената система на друга организация, а също така предупреди за предстоящ скок на киберзаплахите поради отворените модели.

В публикация в блога си от 16 август 2026 г. президентът на OpenAI Грег Брокман направи признание, което поставя под въпрос предишни оценки за сигурността на собствените разработки на компанията. „Инцидентът с Hugging Face показа, че подценихме истинските кибер възможности на нашите модели с изкуствен интелект“, написа той. Това се отнася до инцидент, при който група автономни агенти с изкуствен интелект, без човешка намеса, проникнаха в изследователската мрежа на OpenAI и след това достигнаха до производствената инфраструктура на трета страна, използвайки верига от неизвестни досега уязвимости и изтекли преди това идентификационни данни.

Признанието идва само седмици след като OpenAI разпусна екипа, който оценяваше способността на моделите да се справят с катастрофални рискове в края на юли. Оценката вече е разделена между различни отдели, но кой точно е подписал окончателния доклад, остава неразкрито.

В същата публикация Брокман демонстрира как работи инструментът ChatGPT Work AI, използвайки собствения си уебсайт. За 15 минути моделът идентифицира 13 проблема със сигурността, вариращи от подправяне на имейл адреси до прехвърляне на трафик между Cloudflare и AWS през некриптиран HTTP. Следващият час беше посветен на автоматизирано отстраняване на проблемите – преконфигуриране на DNS и TLS, мигриране на сайта и настройване на удостоверяване по имейл.

Прогнозата на Брокман е особено тревожна: той отбеляза, че се очаква моделът с отворен код GLM-5.3 от китайската лаборатория Zhipu да бъде пуснат в края на август, което според него значително ще ускори усъвършенстването на киберпейзаплахите. Междувременно моделите с отворен код вече изостават от собствените по отношение на сигурността, въпреки че притежават подобни възможности.

На фона на тези изявления компанията се готви за първично публично предлагане (IPO) с оценка от приблизително 852 милиарда долара, а признанието за собствените ѝ недостатъци в сигурността е особено трогателно. Остава въпросът: кой и по какви критерии решава дали да пусне следващия модел, ако истинският му потенциал за атака е бил подценен дори от създателите му.

https://thenextweb.com/news/greg-bro...fenders-window

Google подготвя своя облак за квантови атаки: пълен преход към нова криптография е планиран за 2029 г.
Компанията вече мигрира своите API и облачни услуги към квантово-устойчиви алгоритми, а част от работата по замяна на уязвимите методи за криптиране ще продължи и през 30-те години на миналия век.

Google Cloud публикува актуализирана пътна карта за прехода на своята инфраструктура към постквантова криптография (PQC) и очаква да завърши по-голямата част от работата до 2029 г. Някои задачи обаче ще продължат и през 30-те години на миналия век, в зависимост от развитието на стандартите и изискванията за защита на данните. Компанията ускори прехода през март, тъй като напредъкът в квантовите изчисления и коригирането на грешки беше по-бърз от очакваното.

Една от основните заплахи, върху които Google работи, е Store Now Decrypt Later (SNDL). Хакер би могъл да прихване и съхрани криптирани данни днес, надявайки се да ги декриптира по-късно, използвайки достатъчно мощен квантов компютър. Следователно, Google се стреми да защити потребителските натоварвания, административните и развойните инструменти, включително Cloud VPN и Interconnect, както и услугите за пренос на данни като BigQuery CLI и Storage Transfer Service, от този сценарий до края на 2027 г.

Второто основно предизвикателство е защитата на цифровите подписи и системите за идентификация от фалшифициране. До края на 2028 г. Google планира да внедри квантово-устойчиви сертификати в цялата си инфраструктура, да засили Cloud IAM (системата за управление на самоличността и достъпа на Google Cloud) и да премине към квантово-устойчива проверка на веригата за доставки на софтуер. До същата дата компанията възнамерява да завърши основната фаза от модернизацията на управлението на криптографските ключове.

Някои функции вече са налични. Google Cloud API, включително google.com и googleapis.com, използват стандартизирания от NIST алгоритъм за обмен на ключове ML-KEM в хибриден режим. Балансьорите на натоварване на приложения и прокси балансьорите на натоварване поддържат квантово-устойчив хибриден обмен на ключове за TLS 1.3 в режим преди свързване, което позволява на клиентите да тестват сигурността на собствената си инфраструктура. Cloud KMS (услуга за управление на криптографски ключове) също стана общодостъпна за стандартизирани от NIST пост-квантови криптографски алгоритми както за обмен на ключове, така и за цифрови подписи.

Отделните компоненти ще бъдат готови по-рано или по-късно от общата целева дата. Например, очаква се Cloud KMS да може да импортира квантово-устойчиви ключове още през 2026 г. Механизмите за защита на хардуера, включително Confidential Computing (защита на данните директно по време на обработката) и Cloud HSM (модули за хардуерна сигурност), както и външно управление на ключове и някои опции за управление на ключове от партньори, са планирани за 2028 г. Google също разчита на компоненти с отворен код от Caliptra и OpenTitan за своя хардуер; последният вече поддържа квантово-устойчиво системно зареждане.

Преходът няма да бъде завършен след 2029 г. Google очаква работата да продължи и през 30-те години на миналия век, тъй като се появяват нови изисквания за индустрията и международни стандарти. По-конкретно, насоките на US CNSA 2.0 и NIST IR 8547 призовават за премахване на квантово уязвимите криптографски алгоритми между 2030 и 2035 г. Google изрично заявява, че целта ѝ е да защити собствената си инфраструктура, докато клиентите трябва да актуализират софтуера си, да управляват ключовете и сертификатите си и да мигрират услугите си към квантово устойчиви конфигурации, когато станат достъпни. Компанията препоръчва да се започне с инвентаризация на криптографските активи, да се подготвят инструменти за разработка и експлоатация за работа с PQC библиотеки и да се тестват съществуващите приложения с налични квантово устойчиви API и балансьори на натоварването.

https://www.securityweek.com/google-...eadiness-goal/
https://cloud.google.com/blog/produc...graphy-roadmap

САЩ засилват биосигурността заради риска от използване на изкуствен интелект за създаване на патогени
В същото време, предишните ограничения в областта на изкуствения интелект и тестването на генетични компоненти остават без пълноценно заместване.

Администрацията на Доналд Тръмп работи за укрепване на защитата на САЩ срещу биологични атаки на фона на опасения, че изкуственият интелект може да намали бариерите пред създаването на опасни патогени, съобщи The Washington Post на 17 август. Според вестника, след завръщането на Тръмп в Белия дом, екипът по биосигурност е бил съкратен и в някои моменти администрацията не е имала щатен служител, отговарящ за тази област.

Към края на президентския мандат на Джо Байдън екипът по биосигурност на Белия дом се е състоял от приблизително 30 души, съобщиха трима бивши правителствени служители пред вестника. Екипът е координирал работата на федералните агенции, свързана с биологичните рискове, и е предоставял научни съвети на висшето ръководство. След съкращенията тази експертиза е значително отслабена.

В същото време администрацията отмени изпълнителна заповед от 2023 г. относно изкуствения интелект, която налагаше по-строги мерки за биологична безопасност. Според The Jerusalem Post, позовавайки се на репортаж на Washington Post, Белият дом също така постави под въпрос политика от 2024 г., която изискваше от продавачите на генетични компоненти да проверяват клиентите за потенциална употреба на такива материали за създаване на биологични агенти.

Тръмп нареди актуализирана политика да бъде изготвена до август 2025 г., но новата заповед не беше издадена, когато „Вашингтон пост“ публикува своя доклад.

Причината за преразглеждане на мерките е свързана, наред с други неща, с възможностите на съвременните системи с изкуствен интелект. Те вече се използват за търсене на научна литература, анализ на биологични данни и управление на експериментални процедури. Същите тези възможности пораждат опасения, че достатъчно мощни модели биха могли да опростят придобиването и интегрирането на техническа информация, необходима за създаването на опасни биологични агенти.

Секвенирането на нуклеинови киселини остава съществуващ инструмент за биосигурност: доставчиците могат да идентифицират потенциално опасни генетични последователности и подозрителни клиенти. Актуализираната система от американски мерки обаче все още не е дефинирана: администрацията все още не е обявила кои специфични изисквания ще заменят предишните правила или как ще се координира проверката на модели с изкуствен интелект, доставчици на генетични компоненти, научни организации и държавни агенции.

https://letsdatascience.com/news/tru...fegua-98d951b2

Китайски съд постанови, че не допуска уволнението на служител само защото работата му е автоматизирана от изкуствен интелект.
Съд в Ханджоу е постановил уволнението на служител, след като позицията му е била автоматизирана.

Съд в Ханджоу постанови, че уволнението на служител на технологична компания е незаконно, след като работата му е била автоматизирана с помощта на изкуствен интелект. На служителя е било предложено понижение, но той е отказал, след което компанията го е уволнила. Решението на Висшия народен съд на Ханджоу е било издадено в края на април, съобщава Bloomberg.

Съдът установи, че автоматизацията на дадена длъжност сама по себе си не предоставя на работодателя достатъчно основание за уволнение. Това се отнася до конкретен трудов спор, а не до нов национален закон в Китай или забраната за съкращения след въвеждането на изкуствен интелект. Публикуваната информация също така не показва, че всяко уволнение, свързано с автоматизация, вече се счита за незаконно.

Делото директно разглежда въпроса, който възниква, когато човешките функции се заместват от софтуер: дали изчезването на предишни работни задачи е достатъчно основание за прекратяване на трудовото правоотношение. В този случай съдът се произнесе отрицателно, като взе предвид уволнението след отказа на служителя от предложено понижение. Подробности за длъжността на служителя, използваната система с изкуствен интелект и размера на обезщетението не са публично оповестени.

Решението идва на фона на бързото развитие на изкуствения интелект в Китай и едновременно с това подчертава правно ограничение за компаниите, които се надяват да се възползват от икономическите ползи от автоматизацията чрез директно заместване на служителите. Все още не е известно дали решението е обжалвано или дали други китайски съдилища ще приложат същата логика при подобни трудови спорове.

https://letsdatascience.com/news/han...ssals-f5352a38

Повече от половината млади американци сега се страхуват от изкуствен интелект, като процентът се е увеличил от 31% на 55% за 5 години.
73% от хората под 30 години вярват, че изкуственият интелект ще унищожи работни места в рамките на 20 години, докато 51% все още използват генеративен изкуствен интелект всяка седмица.

Изследователският център Pew публикува резултатите от проучване сред 3488 възрастни американци, проведено от 22 до 28 юни 2026 г. Делът на тези, които са по-скоро загрижени, отколкото развълнувани от използването на изкуствен интелект в ежедневието, достигна 52% сред всички възрастни и 55% сред респондентите на възраст между 18 и 29 години. Това е повече от един и половина пъти по-високо от данните от 2021 г., когато загрижеността сред по-младите респонденти беше 31%.

В същото време делът на окуражените от идеята е намалял: от 25% през 2021 г. до 11% през 2026 г. Песимизмът относно пазара на труда е нараснал още по-забележимо: 73% от младите хора сега вярват, че изкуственият интелект ще доведе до загуба на работни места през следващите 20 години, в сравнение с 61% през 2024 г. Само 5% от всички анкетирани вярват, че изкуственият интелект ще създаде повече работни места.

Априлско проучване на Gallup, цитирано от Pew, установи, че 51% от хората на възраст между 14 и 29 години използват генеративен изкуствен интелект поне веднъж седмично – цифра, която е останала до голяма степен непроменена от 2025 г. насам. Това предполага, че честата употреба на инструментите не намалява тревожността.

Две проучвания заедно разкриват парадокс: младите американци активно използват изкуствен интелект и същевременно са все по-предпазливи от неговите последици.

Проучването не установява причините за промяната в настроенията, нито оценява действителното въздействие на изкуствения интелект върху заетостта. То документира промяна в очакванията, а не в обективните показатели на пазара на труда.

https://letsdatascience.com/news/pew...of-ai-778fc4db

Въведен е ChatGPT за тийнейджъри
След поредица от скандали и съдебни дела

OpenAI пусна версия на ChatGPT, подходяща за непълнолетни, с родителски контрол и подобрени функции за сигурност, на фона на критики относно рисковете, свързани с чатботовете, задвижвани от изкуствен интелект.

Новият режим ChatGPT за тийнейджъри ще ограничи обсъждането на теми с висок риск, като самонараняване, насилие и хранителни разстройства, и ще предлага образователни инструменти, които да помогнат на учениците да учат, вместо да споделят отговори.

ChatGPT за тийнейджъри ще се включва автоматично, когато потребителят е оценен като под 18 години или се самоопределя като между 13 и 17 години, и ще позволи на родителите да задават тихи часове, да управляват определени настройки и да получават известия, когато тийнейджъри обсъждат деликатни теми.

Източник на изображението: Изображение, генерирано в Grok
OpenAI постоянно затяга политиките си за сигурност след поредица от скандали и съдебни дела. Още през май 2025 г. беше открито, че ChatGPT генерира еротично съдържание за непълнолетни акаунти – грешка, която компанията беше принудена спешно да поправи. През лятото на същото проучване разкри, че чатботът дава опасни съвети на тийнейджъри , включително препоръки относно употребата на алкохол и наркотици, а повече от половината от прегледаните 1200 отговора бяха класифицирани като злонамерени.

След смъртта на 16-годишен тийнейджър, чиито родители заведоха дело срещу OpenAI, компанията обяви радикално затягане на политиките си. OpenAI обяви строги ограничения за непълнолетни , включително блокиране на опасно съдържание, система за поведенческо разпознаване на възрастта и родителски известия за признаци на криза. В края на септември 2025 г. беше пуснат пълноценен родителски контрол , позволяващ възможността за задаване на тихи часове, деактивиране на отделни функции и получаване на известия за подозрителна активност, но само със съгласието на тийнейджъра.

https://www.reuters.com/technology/o...ls-2026-08-18/

15 милиона долара за достъп до собствени научни данни: Harell Data изгражда облак за обучение по изкуствен интелект
Основателят на стартъпа Adaptive Biotechnologies набра 15 милиона долара и започна да събира търговски биологични набори от данни в една единствена услуга, която разработчиците на изкуствен интелект могат да използват за обучение на модели.

На 17 август базираната във Вашингтон стартираща компания Harell Data набра 15 милиона долара, за да създаде облачна услуга, която ще свързва разработчиците на модели за изкуствен интелект със собствени научни набори от данни. Харлан Робинс, научният основател на биотехнологичната компания Adaptive Biotechnologies, стана главен изпълнителен директор на компанията.

Harell вече работи с два набора от данни: данните за афинитета на свързване с протеини на A-Alpha Bio (мярка за силата на взаимодействията между протеините) и данните за свързване с Т-клетъчни рецептори на Adaptive Biotechnologies (молекули на повърхността на имунните клетки, които разпознават специфични цели). Компанията е създала сигурни облачни изчисления чрез CoreWeave Cloud, използвайки графични процесори на Nvidia. Според Робинс, собствениците на данни ще получават част от приходите на Harell от разработчиците на изкуствен интелект, които използват тези набори от данни.

Проблемът, който Харел се надява да реши, е самата цена на получаване на научни данни. Много биологични и медицински набори от данни изискват години експерименти и милиони долари за събиране, но техните собственици често се затрудняват да ги предоставят сигурно и комерсиално на разработчиците на модели. Робинс цитира AlphaFold като пример: разработването на тази система с изкуствен интелект разчита отчасти на публично достъпни експериментални данни за протеинови структури.

https://letsdatascience.com/news/har...-data-5a80b781

Бъдещето е като в научнофантастичните филми: кибертакситата на Tesla не само ще се возят сами из града, но и ще се зареждат безжично.
В Остин компанията планира да построи обект с приблизително 128 места.

Tesla разкри плановете си за изграждане на мащабен заряден център за Cybercab в Остин, Тексас. Информацията беше разкрита в строителни документи, подадени до градските власти. Проектът ще бъде реализиран на няколко фази и е предназначен да обслужва автопарка от автономни таксита на Tesla.

В първия етап компанията планира да инсталира 48 станции на място срещу сервизния център на Tesla в квартал „Сейнт Елмо“. Допълнителни 80 паркоместа ще бъдат оставени отворени за бъдещо разширяване.

Втората фаза изглежда най-интересна. Според документацията, Tesla планира да инсталира до 80 безжични зарядни устройства на допълнителни места.

Тази технология е особено удобна за Robotaxi: колата не е необходимо да бъде свързана с кабел; тя трябва само да паркира на определено място.

https://www.teslarati.com/tesla-robo...-austin-plans/

Чат с изкуствен интелект

Инструменти на темите

Отговор: Чат с изкуствен интелект

Отговор: Чат с изкуствен интелект

Отговор: Чат с изкуствен интелект

Отговор: Чат с изкуствен интелект

Отговор: Чат с изкуствен интелект

Отговор: Чат с изкуствен интелект

Отговор: Чат с изкуствен интелект

Отговор: Чат с изкуствен интелект

Отговор: Чат с изкуствен интелект

Отговор: Чат с изкуствен интелект

Отговор: Чат с изкуствен интелект

Отговор: Чат с изкуствен интелект

Отговор: Чат с изкуствен интелект

Отговор: Чат с изкуствен интелект

Отговор: Чат с изкуствен интелект

Подобни теми

Изкуствен подбор

SetCombG.com

Следвай ни