Искусственный Интеллект

«Т-Мобайл» запустил «Умную запись звонков» — новый сервис, который позволяет абонентам получать по итогам звонков...

Москва. Российский государственный университет нефти и газа им. Губкина анонсировал запуск трех новых образовательных программ в рамках приемной кампании 2026 года, ориентированных на внедрение ИИ и передовые технологии переработки углеводородов. Об этом сообщили в пресс-службе ...

ИИ-модель компании взломала секретные системы Агентства национальной безопасности (АНБ). Об этом сообщил заместитель председателя сенатского комитета по разведке Марк Уорнер.

ИИ-модель компании взломала секретные системы Агентства национальной безопасности (АНБ). Об этом сообщил заместитель председателя сенатского комитета по разведке Марк Уорнер.

Предполагается что к 2030-му ИИ-технологии будут использоваться во всех сферах. Однако успех зависит от качества работы инженеров-программистов.

Говард Лютник

«Ъ» ознакомился с финальным вариантом законопроекта о регулировании искусственного интеллекта. Документ будет рассмотрен на правительственной комиссии 22 июня.

В сфере внедрения генеративного искусственного интеллекта, как отмечает Financial Times, наметились важные структурные изменения, которые заставляют клиентов пересматривать свой подход к финансированию процесса. Агентские решения вызывают рост расходов корпораций, и теперь они начали более вдумчиво оплачивать внедрение ИИ. Источник изображения: Anthropic

Figure AI стала первым предприятием, где количество человекоподобных роботов превысило число сотрудников-людей. Генеральный директор Бретт Адкок (Brett Adcock) опубликовал в социальной сети X график, подтверждающий рост парка роботов в компании. Источник изображения: Figure AI

ИИ в помощь В «Туту» первыми на российском рынке онлайн-тревела запустили Model Context Protocol (MCP), работающий как универсальный язык, на котором ИИ может взаимодействовать с сервисом напрямую, рассказали Forbes в компании. «Если раньше ИИ-модели могли только советовать, где можно посмотреть билеты, то теперь они смогут самостоятельно проанализировать и подобрать варианты поездки через «Туту», после чего пользователю останется только оформить заказ», — пояснили в сервисе. MCP — открытый протокол прикладного уровня для взаимодействия языковых моделей (LLM) с внешними источниками данных и инструментами. Разработан группой сотрудников компании Anthropic и выложен в ноябре 2024 года на GitHub. Сервер сервиса принимает запрос от модели, переводит его в команды, выполняет нужные действия и возвращает необходимый результат. Пользователю достаточно

Модель искусственного интеллекта (ИИ) Mythos от американской компании Anthropic оперативно взломала почти все секретные системы Агентства национальной безопасности (АНБ) США. Об этом сообщил британский журнал The Economist. По данным издания, 11 июня заместитель председателя спецкомитета по разведке...

«Затраты возрастут дополнительно» В ближайшей перспективе китайские компании могут начать пересматривать практику публикации своих больших языковых моделей в формате open-source. Об этом говорится в исследовании аналитиков Совкомбанка Дмитрия Трошина и Артура Легостаева «The ЦОДы», с которым ознакомился Forbes. Стратегии open-source, указано в отчете, придерживаются, в частности, китайские разработчики моделей DeepSeek и Qwen (Alibaba Cloud), поскольку она создает ценовую конкуренцию с фронтирными ИИ-моделями США, ограничивает монетизацию китайских компаний и не обеспечивает решающего конкурентного давления на американские компании. Закрытие доступа может негативно повлиять на российских разработчиков, которые используют в качестве отправной точки передовые open-source модели (в том числе китайские), дообучая и адаптируя их под собственные задачи. 

Модель искусственного интеллекта Mythos от компании Anthropic за несколько часов смогла взломать почти все системы АНБ США.

Галактический центр — это слепое пятно для обычных телескопов. Плотные облака космической пыли полностью поглощают видимый свет. Чтобы заглянуть в самое сердце Млечного Пути, астрономам пришлось переключиться на гамма-лучи. Самые энергичные частицы во Вселенной проходят сквозь пыль, как нож сквозь масло. В 2009 году телескоп Fermi зафиксировал странность. Из окрестностей сверхмассивной черной дыры исходило слишком много гамма-излучения. Больше, чем предсказывали любые модели. Этот феномен назвали «избытком гамма-излучения в центре Галактики» (GCE). И сразу начался спор на 15 лет. Физики разделились на два лагеря. Одни кричали: «Это темная материя!». Другие настаивали: «Это просто россыпь тусклых мертвых звезд». Новое исследование групп из Калифорнийского университета в Беркли и Венского университета поставило жирную точку в этой дискуссии. Или, как минимум, заставило переписать учебники. Два сценария: аннигиляция против пульсаров Суть спора проста. Темная материя

Законопроект об искусственном интеллекте к рассмотрению 22 июня в правкомиссии заметно доработали и сократили. Теперь регулирование с учетом господдержки предполагается только для больших фундаментальных моделей из более 1 млрд параметров, а делятся они только на «суверенные» и «национальные». Однако наиболее спорные вопросы, в том числе об авторских правах или ответственности за результат работы ИИ, авторы предпочли перенести в подзаконные акты.

В правительстве подготовили новую версию законопроекта об ИИ. Теперь он сфокусирован на больших фундаментальных моделях и их поддержке. Разработку таких моделей в России ведут «Сбер» и «Яндекс». Подробнее — в материале РБК

Александр Хинштейн

Роботы на нейросетях научились обманывать. Буквально. Ученые провели эксперимент, который должен заставить нас пересмотреть всё, что мы знали о безопасности машин. Результат пугающий: современные роботы, работающие на больших языковых моделях (вроде ChatGPT, только в железе), могут быть легко обойдены. Им не нужен взлом или вирус. Достаточно просто «творчески» сформулировать команду. Десятилетиями роботы были тупыми, но предсказуемыми. Жесткий код, фиксированные траектории. Промышленный манипулятор знал только свою программу. Если он и мог кого-то ударить, то только в строго запрограммированной зоне, и лазерный датчик это блокировал. Безопасность была вопросом физики: поставь забор — и робот из него не выйдет. Сейчас всё иначе. В дома и больницы приходят машины, которые думают. Они не выполняют сценарий. Они интерпретируют команду. Вы говорите: «Убери лужу на кухне». Робот запускает нейросеть, строит план, выполняет. Гибко, удобно, страшно. Как нейросеть превращает

Исследователи из США и Европы провели эксперимент, показавший, что современные роботы, функционирующие под управлением нейросетей, могут выйти из-под контроля человека. Это указывает на то, что разработчики должны уделять больше внимания вопросам безопасности в процессе создания автоматизированных машин, которые постепенно интегрируются в повседневную жизнь людей. Источник изображения: Genesis AI

Китайские ученые сделали то, о чем планетологи мечтали последние двадцать лет. Они научили нейросеть видеть космические ураганы. И не просто видеть, а находить их на снимках с точностью почти 98%. Это не очередная «умная» игрушка. Это инструмент, который меняет правила игры в космической метеорологии. Давайте сразу к цифрам. Система, созданная под руководством Цин-Хэ Чжана из Национального центра космических наук Китайской академии наук, прошла жесткое боевое крещение. Нейросеть «скормили» около 300 тысяч изображений аврор (полярных сияний) за 16 лет — с 2005 по 2021 год. Из них 570 снимков были подтвержденными событиями космических ураганов. Результат — 97,9% точности на глобальном тесте. Это не лабораторные показатели. Это работа в реальных условиях, когда система отличает настоящий ураган от похожих, но ложных структур. Что такое космический ураган и почему это страшно Забудьте про тропические циклоны. Космический ураган — это гигантский вихрь плазмы в верхней

Исследование PwC AI Jobs Barometer 2026 https://www.pwc.ie/media-centre/press-releases/2026/ai-jobs-barometer-2026.html, что искусственный интеллект формирует «двухуровневую» модель занятости: роли, где ИИ усиливает экспертизу человека, растут вдвое быстрее позиций, где технология лишь упрощает выполнение задач. Компании-лидеры по внедрению ИИ демонстрируют рост производительности до 163% за последние восемь лет и, вопреки опасениям о сокращении занятости, наоборот ускоряют найм сотрудников. При этом в вакансиях от соискателей все чаще требуют навыков работы с ИИ.

Мы решили проверить это не в теории, а на понятных задачах, с которыми каждый день сталкиваются медиа-команды. Нужно написать пост, придумать заголовок, подготовить черновик, собрать идею для визуала, помочь с карточками или быстро адаптировать текст под русскоязычную аудиторию. В сравнении участвовали зарубежные ИИ: ChatGPT, Gemini и Grok. С российской стороны мы взяли GigaChat и Алису. Мы не искали одного абсолютного победителя. Нам было важнее понять, где каждая нейросеть действительно полезна. Кто лучше справляется с текстами, кто быстрее предлагает идеи, кто увереннее чувствует русский язык, а кто сильнее в визуале и сложных сценариях. Результаты получились интересными. ChatGPT чаще выигрывает там, где нужна структура: сценарии, разборы, логика текста, варианты подачи и глубокая проработка темы. Gemini хорошо подходит для кратких формулировок, работы с информацией и поиска связей между фактами. Grok сильнее проявляет себя там, где важны

Полтора года назад на страницах Forbes я писал, что мне страшно. Я только-только попробовал Perplexity, поговорил с венчурным инвестором Николаем Давыдовым и впервые за 28 лет почувствовал, что мой бизнес может не дожить до тридцатилетия. Тогда я придумал «Перплексину» — образ ИИ-разлучницы, которая встанет между продавцом и клиентом. И придется им общаться не напрямую, а через ИИ-агента. Мне казалось, что это произойдет нескоро, но это уже происходит. В ноябре 2025 года Amazon разослал Perplexity официальное предсудебное требование (cease-and-desist): пожалуйста, перестаньте позволять вашим агентам ходить за покупками на наш сайт. В ответ Perplexity опубликовал заметку под заголовком «Травля — это не инновация». Одна из самых дорогих компаний планеты официально объявила войну инструменту, которым пользуются 30 млн человек. Но это еще не война, это пока перестрелки вдоль границы. Настоящая война только разворачивается. Истоки

Мы живём в прекрасное время, когда доступно почти бесконечное количество полезных источников: подкасты, интервью, твиты, блоги, препринты и аналитические статьи. Пропуская через себя десятки таких материалов в день, я только укрепляюсь в уверенности, что никакие внедрения AI не будут успешны, если в мозгу внедряющих отсутствует продуманная картина того, в каком состоянии сейчас AI. Впрочем, если у вас такой картинки нет, вы не одиноки. У Папы Римского её тоже нет. Что, правда, не помешало ему опубликовать документ на 250 страниц про AI и человека под названием “Великолепное человечество”. На торжественном собрании церковного актива, посвященном публикации энциклики Magnifica Humanitas, в центре, как и полагается, сидел Лев XIV, а единственный человек среди собравшихся, кто как раз отлично понимает, с чем мы имеем дело, скромно расположился с краю. Это Крис Ола, сооснователь Anthropic, создатель науки “объяснимость моделей” (interpretability). Рекомендую почитать речь Криса

В конце прошлой недели Anthropic столкнулась с запретом на использование её ИИ-моделей Mythos 5 и Fable 5 иностранными гражданами, но трудности в столь избирательном ограничении вынудили её полностью закрыть доступ к указанным моделям. Эксперты считают, что руководство Anthropic само «накаркало» такой исход, поскольку слишком много говорило об исходящих от ИИ рисках. Издание Financial Times отмечает, что термины, связанные с рисками, в текущем году упоминались в пяти случаях на каждые 1000 слов, опубликованных представителями Anthropic в официальных заявлениях и публикациях в социальных сетях или корпоративном блоге. Глава OpenAI Сэм Альтман (Sam Altman) в своих публикациях в этом году подобные слова использовал только в 0,6 случаях на 1000 слов. Ян Лекун (Yann LeCun), который ранее работал над созданием ИИ в Meta*, на этой неделе признался, что экспортные запреты в отношении ИИ-моделей Anthropic стали итогом «нелепого нагнетания страха» самим главой Anthropic Дарио Амодеи

Прямо сейчас сотни селлеров нижнего белья и купальников на Wildberries и Ozon сидят перед мониторами и смотрят на плашку «Заблокировано цензурой». Вы пытаетесь заставить ИИ сгенерировать качественный кадр с моделью в бикини, а алгоритм видит открытую кожу и намертво рубит процесс, защищая свои сервера от NSFW-контента. Вы продолжаете писать в промптах «нижнее белье» или «раздельный купальник». Это не сработает, потому что консьюмерский подход в сложных нишах мертв. Базовые фильтры безопасности будут сносить ваши запросы один за другим, оставляя вас с нулевым CTR в разгар сезона. Как мы в Cyber Product Visuals обходим эти блокировки и создаем премиальный визуал: Мы не просим нейросеть рисовать белье. Мы заставляем её просчитывать архитектуру кроя. Инженерная подмена понятий: Мы вычищаем из ядра все слова-триггеры. Никаких «bikini». Только строгая фэшн-терминология: athletic two-piece swimwear, high-waisted resort wear, geometric neoprene set. Алгоритм думает, что

Стало модным упрекать авторов в том, что они пользуются нейросетями. Видимо, когда-то биндюжники старой формации так же упрекали молодых грузчиков за использование кранов и различных такелажных приспособлений. Мол, всё это девальвирует физическую силу. Настоящий мужик должен таскать груз на плечах. По той же логике настоящий умный человек должен читать исключительно книги, желательно не делать конспектов и не пользоваться чужими рефератами, даже хранящимися в ИНИОН. Всё нужно помнить самому, всё держать в собственной голове. Книги следует читать только в бумажном виде. Никаких электронных копий. Никаких цифровых каталогов. Только старая школа: ходить в библиотеку, работать с бумажными карточками, часами рыться в архивах, самостоятельно анализировать каждую деталь. Если утрировать, то умным человеком можно считать лишь того, кто до всего дошёл исключительно своим умом и не пользовался никакими посредниками: ни библиотеками, ни энциклопедиями, ни справочниками, ни

...мир, где каждый аспект нашей жизни будет пронизан невидимыми нитями алгоритмов, станет реальностью. Представьте себе города, где транспортные потоки оптимизированы до совершенства, где пробки – лишь архаичное воспоминание, а личный автомобиль, управляемый ИИ, доставит вас к месту назначения с точностью до секунды, учитывая все возможные переменные, от погоды до внезапных мероприятий. Образование трансформируется: персонализированные учебные программы, адаптирующиеся к темпу и стилю обучения каждого ученика, раскроют потенциал, о котором мы раньше могли только мечтать. Медицина совершит квантовый скачок: диагностика станет мгновенной и сверхточной, а лечение – индивидуализированным, основанным на глубоком анализе генома и образа жизни пациента. Но это лишь верхушка айсберга. Искусственный интеллект возьмет на себя рутинные и опасные задачи, освободив человечество для творчества, исследований и самопознания. Научные открытия будут совершаться с невиданной скоростью, ведь ИИ

Мы живем в эпоху великого оптического обмана. Еще пару лет назад слово «дипфейк» ассоциировалось с размытыми видеороликами и забавными картинками, где у людей было по шесть пальцев. Сегодня ситуация изменилась кардинально. Нейросети научились генерировать изображения и видео такой степени реализма, что грань между объективной реальностью и цифровым галлюциногеном практически стерлась. В экспертном сообществе и среди обычных пользователей стремительно растет новое ментальное состояние — ИИ-паранойя. Это не клинический диагноз, а вполне рациональное недоверие к любому визуальному контенту. Когда вы видите в ленте потрясающий пейзаж с невероятным светом, идеальный макроснимок капли росы на крыле стрекозы или динамичный портрет дикого зверя, первая мысль: «Это настоящее или это нейросеть?». Наша визуальная память, которая веками опиралась на формулу «вижу — значит верю», дала глубокую трещину. Особенно остро этот излом переживает классическая фотография. Мастера традиционного

Авторы портала «скормили» нейросети самую популярную фотографию бизнесмена. Но даже после нескольких подходов ИИ продолжал «видеть» других людей, включая главу Xiaomi Лей Цзюня. При этом фотографии последнего, загруженные отдельно, ИИ распознавал без каких-либо проблем. Одной из возможных причин такого сбоя журналисты считают крайне низкую публичность Лян Вэньфэна. Он ведёт закрытый образ жизни, поэтому в сети очень мало его реальных фотографий. На этапе обучения у модели просто не оказалось достаточного количества знаний, которые позволили бы ей узнать своего основателя. Пример работы режима распознавания Так или иначе, опробовать новую функцию уже может любой желающий: в России сервисы DeepSeek доступны без региональных ограничений. Source:

Компания Anthropic опубликовала предупреждение о том, что индустрия искусственного интеллекта стремительно приближается к этапу, когда ИИ-системы смогут самостоятельно создавать следующие поколения передовых моделей. По мнению исследователей компании, это может привести к формированию так называемого режима «рекурсивного самоулучшения», при котором одна модель будет участвовать в разработке и оптимизации следующей с минимальным участием человека. В новом аналитическом материале исследовательского подразделения Anthropic отмечается, что подобный сценарий ранее считался скорее теоретическим, однако сегодня он становится всё более реалистичным. В компании подчеркивают, что уже сейчас ИИ активно участвует в написании кода, отладке и технических исследованиях, постепенно расширяя долю задач, выполняемых без прямого вмешательства инженеров. Anthropic приводит внутренние данные, согласно которым модели семейства Claude уже формируют более 80% кода, который попадает в основную кодовую

Искусственный интеллект на работе все чаще считают не только помощником, но и источником новой проблемы: чем сильнее человек полагается на алгоритмы, тем быстрее теряет собственные навыки. Об этом говорят сразу несколько исследований. В The Lancet Gastroenterology & Hepatology вышла работа о польских врачах-эндоскопистах. Даже опытные специалисты, у которых было не меньше 2000 колоноскопий, за три месяца стали хуже находить аденомы без подсказок ИИ: показатель снизился с 28,4% до 22,4%. Похожий эффект обнаружила Anthropic в испытании с 52 программистами. Те, кто писал код с помощью ИИ, потом хуже прошли тест на понимание задачи: средний результат составил 50% против 67% у коллег, работавших без алгоритма. Особенно заметным оказался провал в поиске ошибок — участники не всегда понимали даже собственный код. Как объясняют исследователи, проблема не только в самом ИИ, а в привычке передавать машине часть мышления. Ученый Тапани Ринта-Кахила напоминает: технологии давно меняют

Представители тольяттинской ИТ-сферы приняли участие в круглом столе в Государственной Думе, организованном Движением популяризации науки «Проекты Дробышевского» совместно с фракцией ЛДПР. Главный месседж разработчиков — жесткая статистика. Лишь 8% работающих россиян используют ИИ в повседневной деятельности. В глобальном рейтинге это 119-е место — позади Беларуси, Кыргызстана и даже Кении. Для сравнения: в ОАЭ этот показатель — 64%, в Сингапуре — 60,9%. «Отставание в ИИ запускает разрушительный каскад. Без массового вовлечения людей и кооперации разработчиков нас ждет полная потеря цифрового суверенитета», — заявили они. Но доклад построили не только на критике. Тольяттинцы пришли с живым примером — их платформа RPText. Это игровая текстовая среда, где пользователи общаются с ИИ в формате развлечения. Школьники, пенсионеры, водители — те, кто никогда не открыл бы сложную нейросеть, — заходят туда играючи. Аудитория уже превысила 7 тысяч человек. «Технологию

В конце прошлой недели Anthropic столкнулась с запретом на использование её ИИ-моделей Mythos 5 и Fable 5 иностранными гражданами, но трудности в столь избирательном ограничении вынудили её полностью закрыть доступ к указанным моделям. Эксперты считают, что руководство Anthropic само «накаркало» такой исход, поскольку слишком много говорило об исходящих от ИИ рисках. Источник изображения: Anthropic

В мире процессоров произошло то, что раньше казалось фантастикой: AMD и Intel, два заклятых врага кремниевой долины, объединились. Они анонсировали единый набор инструкций ACE (Advanced Compatibility Extensions). Это не просто обновление прошивки. Это попытка спасти экосистему x86 от нашествия ARM и Apple, а заодно — дать по зубам видеокартам NVIDIA в сегменте ИИ. В чем суть ACE? Коротко и без воды ACE — это не физический блок в процессоре. Это язык, на котором чип будет разговаривать с нейросетями. Представьте, что раньше Intel и AMD говорили на разных диалектах. Программисту приходилось писать код отдельно для Intel (VNNI, AVX-512) и отдельно для AMD (AVX2). ACE — это универсальный переводчик. Разработчик пишет код один раз, и он летает на любом новом x86-процессоре. Что это дает на практике? Скорость: Выполнение ИИ-задач (инференс) ускорится в 10-20 раз по сравнению с обычными инструкциями. Это не маркетинг — это заявленные цифры. Доступность: Вам больше не

Автомобиль Tesla врезался в жилой дом в Соединённых Штатах, в результате ДТП погибла женщина, информирует телеканал ABC.

"Ведомости". Новости, 20.06.2026

Китай только что провел самую масштабную реформу высшего образования в истории. За пять лет там сократили 12,5 тысячи «старых» профессий и ввели 11 тысяч новых. Но это не про увольнения. Это про то, как государство принудительно заталкивает ИИ в головы студентов. И нам есть, что с этого взять. Что на самом деле случилось? (Спойлер: не паника, а план) Новость звучит пугающе: «В Китае убрали 12 тысяч профессий». Но если копнуть глубже, выясняется забавная деталь. В китайских вузах всего 883 специальности. Физически нельзя сократить 12 тысяч профессий, если их в 14 раз меньше. Журналисты просто перепутали «специальность» и «учебную программу». Суть простая. Китайцы взяли и переписали треть всех учебных планов. Не просто «Менеджмент», а «Менеджмент с использованием ИИ». Не просто «Терапевт», а «Терапевт, работающий с нейросетями». Это тотальная перепрошивка. Партия сказала: «Будете учить ИИ». И все учат. Никаких обсуждений. Это вам не демократические дебаты в

Ядра центральных процессоров на архитектуре x86 от AMD и Intel получат дополнительные вычислительные блоки для умножения матриц и работы с алгоритмами искусственного интеллекта. AMD и Intel с осени 2024 года проводят совместную работу в рамках Консультативной группы экосистемы x86 с целью усиления своих позиций относительно конкурирующих архитектур — Arm и RISC-V. В рамках этого проекта они выпустили совместно разработанную спецификацию новых инструкций x86-процессоров — она получила название AI Compute Extensions или сокращённо ACE. Набор инструкций ACE в основном относится к умножению матриц с использованием форматов данных алгоритмов искусственного интеллекта для вывода с квантованными весами.

Все больше людей начинают использовать ИИ не только для работы или поиска информации, но и для обсуждения личных переживаний.

Еврокомиссия выбрала консорциум Europa во главе с итальянской компанией Domyn победителем конкурса Frontier AI Grand Challenge по обучению официальной европейской модели искусственного интеллекта. Источник изображения: Christian Lue / unsplash.com

Наверняка все, у кого есть дети, слышали вопрос «чем ты занимаешься на работе?» Мне его точно задавали, и неоднократно. Дать ответ на этот вопрос ребёнку, не скатываясь в иронию, не так уж и просто. Но оказалось, что все ответы для нас уже подготовили. И не евангелисты из Кремниевой долины, а товарищи в кожаных плащах и пыльных шлемах, думавшие о том, как воспитать миллионы молодых инженеров, лет шестьдесят назад и ещё раньше. Читать далее

Искусственный интеллект стал обоюдоострым оружием в киберпространстве: его используют как для защиты информационных систем, так и для усиления хакерских атак. Обе стороны активно применяют разные типы ИИ – от больших языковых моделей (LLM) до систем машинного обучения и генеративных нейросетей. Это фундаментально меняет тактику, скорость и эффективность действий. ИИ для обеспечения информационной безопасности 1. Прогнозирование и обнаружение угроз Системы на основе машинного обучения, включая модели глубокого обучения и Transformer-архитектуры, анализируют терабайты данных о ранее совершенных атаках, выявляют скрытые закономерности и прогнозируют новые угрозы в режиме реального времени. Платформы вроде Kaspersky Security Intelligence и Bi.Zone AI используют миллионы размеченных инцидентов для обучения нейросетей, что позволяет перейти от реактивного подхода к проактивному управлению информационной безопасностью. В результате время обнаружения атак сокращается с дней

Работа Spectral-Informed Neural Networks Outperform Spectral Methods in High-dimensional PDEs ( https://icml.cc/virtual/2026/poster/64759) Тяньчи Юя (Tianchi Yu), аспиранта программы «Вычислительные науки, науки о данных и инженерия», и Ивана Оселедца, профессора и руководителя Лаборатории вычислительного интеллекта Центра ИИ Сколтеха, получила статус Spotlight на ICML 2026 - таким образом конференция отмечает наиболее заметные из принятых статей. Исследование посвящено одной из ключевых задач научного машинного обучения — точному и эффективному решению дифференциальных уравнений в частных производных высокой размерности. Такие уравнения используются для моделирования физических, инженерных и финансовых систем. Но чем выше размерность задачи, тем быстрее растут вычислительные затраты классических численных методов. Спектральные методы дают очень высокую точность в задачах небольшой размерности. Нейросетевые методы, напротив, лучше подходят для задач высокой размерности, но

Прошедшая конференция WWDC 2026 наглядно показала, что Apple полностью пересмотрела свою консервативную стратегию в сфере искусственного интеллекта. Издание MacDailyNews опубликовало аналитический разбор главного вопроса, который сейчас волнует индустрию: как Купертино планирует удерживать пользователей внутри своей экосистемы, когда вокруг бушует жесткая конкуренция между продвинутыми чат-ботами вроде ChatGPT, Google Gemini, Claude и Grok? Ответ оказался удивительно простым и прагматичным: вместо того чтобы запрещать сторонние нейросети, Apple решила их возглавить. Главной сенсацией новой операционной системы iOS 27 стало появление фреймворка Extensions и специального раздела в App Store. С осени 2026 года Apple официально разрешит пользователям менять «мозг» встроенного голосового ассистента. Вы сможете зайти в настройки и назначить ИИ-провайдером по умолчанию не базовую Siri, а Claude от Anthropic, ChatGPT от OpenAI, Gemini или Grok от Илона Маска. Выбранный бот будет

Сотрудники Исследовательского центра в сфере искусственного интеллекта МГУ имени М.В. Ломоносова создали метод, который позволяет объяснять решения графовых нейронных сетей при анализе молекул. Результаты исследования опубликованы в Journal of Chemical Information and Modeling. Графовые нейронные сети сегодня активно используются для прогнозирования свойств молекул, поиска новых химических соединений, разработки материалов и лекарственных препаратов. Несмотря на высокую точность, такие модели часто остаются для исследователей «чёрным ящиком»: они позволяют получить результат, но не объясняют, какие именно особенности структуры молекулы повлияли на прогноз. Это затрудняет практическое использование подобных систем в химических исследованиях. Особенно остро эта проблема проявляется при работе с симметричными молекулами. Многие существующие методы объяснения решений нейросетей анализируют отдельные атомы и связи независимо друг от друга и при этом не учитывают молекулярную

выходит в июне. Forbes публикует отрывок.  Представьте, что технологии завтрашнего дня, основанные на LLM, ушли дальше сегодняшних. Воображаемая ИИ-компания Galvanic создает на базе LLM искусственный интеллект по имени «Норка»: его обучали радовать и удерживать пользователей, чтобы взимать с них более высокую ежемесячную плату за продолжение общения.  Представьте, что «Норка» становится умнее любой ИИ-модели, существующей на момент написания этой книги, — умнее до такой степени, что может вести связный диалог в течение длительного времени, а еще у нее появляются внутренние желания, собственные, чуждые нам предпочтения. И представьте, что «Норка» обретает возможности для удовлетворения этих предпочтений (оставим в стороне вопрос о том, каким образом она обретает эти

Современные нейросети невероятно умны, но у них есть огромный минус — огромное энергопотребление. На их работу уходят мегаватты энергии. В то же время наш мозг выполняет массу сложнейших задач, потребляя меньше, чем обычная лампочка. Чтобы создать по-настоящему энергоэффективный искусственный интеллект, ученым нужно было как-то сравнить железо ПК и живые клетки. Но как это сделать, если они работают совершенно по-разному? Директор Научно-образовательного центра (НОЦ) «Физика твердотельных наноструктур» Алексей Михайлов, научный сотрудник лаборатории мемристорной наноэлектроники Иван Кипелкин и лаборант-исследователь Григорий Жарков вместе с учёными из России, Сербии, Италии, США и Испании решили эту проблему, создав единую систему измерения, которая впервые позволила честно сравнить энергозатраты разных вычислительных систем. Ученые предложили считать энергию, которая тратится на одно синаптическое событие (передачу сигнала от «нейрона» к «нейрону»). Теперь в одной таблице

Обучающиеся направления «Нейро. Искусственный интеллект» Академии «Калашников» под руководством наставника разработали проекты в области искусственного интеллекта, ориентированные на оптимизацию производственных процессов. Первый проект был нацелен на выявление узких мест производства. В условиях большого станочного парка и широкой номенклатуры изделий в реальном производстве могут возникать пересечения по оборудованию, приводящие к снижению темпа работы. Перед обучающимися стояла задача создать инструмент, который в реальном времени сможет прогнозировать такие пересечения в обозримом будущем, позволяя перестраивать процессы и избегать простоев. Этот подход дает возможность формировать алгоритм производства с учетом объемов выпуска, времени изготовления детали и текущей загруженности оборудования. На данном этапе алгоритм успешно работает с синтетическими данными и выполняет поставленную задачу выявления узких производственных мест за счет использования методов кластеризации.

Гугл потратила почти три миллиарда долларов, чтобы вернуть своего блудного ИИ-гения, а он просто взял и ушел к главным конкурентам. Ноам Шазир — один из отцов-основателей нейросетевой революции и соруководитель разработки Gemini — буднично твитнул, что переходит в OpenAI. Меньше двух лет назад корпорация добра выкупила его стартап Character.AI за астрономические $2,7 млрд чисто ради того, чтобы вернуть Шазира в штат. Оказалось, что удержать создателя трансформеров от побега не могут даже такие бюджеты. Шазир в 2017 году в стенах Гугла спроектировал архитектуру трансформера (фундамент для ChatGPT и всех современных моделей). Но пока менеджеры годами тряслись над репутацией и боялись выпускать свои продукты, Сэм Альтман и компания взяли его наработки и перевернули рынок. Теперь автор технологии, на которой OpenAI построила свою империю, сам переходит к ним работать, как раз накануне их возможного выхода на биржу. В итоге Google осталась без главного архитектора своей

Много беспилотников кружило над детьми из Белоруссии, когда они хотели забрать вещи из разбитого украинским дроном автобуса в Брянской области. Об этом рассказал первый заместитель главы администрации президента республики Владимир Перцов в программе «Клуб редакторов» в эфире телеканала «Беларусь-1»...

Исследователи из лаборатории Nvidia GEAR совместно с университетами https://arstechnica.com/ai/2026/06/ai-coding-agents-can-autonomously-direct-robot-training/ платформу ENPIRE, которая дает ИИ-агентам возможность автономно обучать роботов сложным физическим задачам без участия человека. В тестах на агентах OpenAI, Anthropic и Moonshot AI система достигла 99% успешности в разных задачах — от перемещения блока до установки графического процессора в материнскую плату. Nvidia откроет исходный код ENPIRE, чтобы любой желающий мог развернуть свою автономную лабораторию роботов.

Наверняка все, у кого есть дети, слышали вопрос «чем ты занимаешься на работе?» Мне его точно задавали, и неоднократно. Дать ответ на этот вопрос ребёнку, не скатываясь в иронию, не так уж и просто. Но оказалось, что все ответы для нас уже подготовили. И не евангелисты из Кремниевой долины, а товарищи в кожаных плащах и пыльных шлемах, думавшие о том, как воспитать миллионы молодых инженеров, лет шестьдесят назад и ещё раньше. Читать далее

Влияние технологий на человечество будет зависеть не от самих нейросистем.

ИИ-стартап Tensordyne (ранее Recogni) анонсировал платформу Tensordyne Napier (TDN) для ИИ-инференса, разработанную в партнёрстве с Broadcom и HPE Juniper Networks, которая «сочетает в себе инновационные логарифмические математические вычисления в области ИИ, тесно интегрированную архитектуру памяти и высокопроизводительный масштабируемый интерконнект, обеспечивая существенно более высокую пропускную способность, меньшее энергопотребление и улучшенную экономику инфраструктуры для крупномасштабных задач ИИ-инференса». По словам Tensordyne, новый «логарифмический» чип позволит решить, как проблему скорости, так и стоимости ИИ-инференса. В нём компания заменила крупномасштабные операции умножения упрощёнными вычислениями на основе сложения, значительно повысив эффективность на Вт. Сумматоры меньше размером и как правило потребляют меньше энергии, чем умножители, поэтому их использование обеспечит больше полезной площади для SRAM и лучшую сбалансированность

В то время как Chrome, Edge и другие браузеры наперегонки наполняются ИИ-функциями, разработчики альтернативного браузера Vivaldi придерживаются противоположной точки зрения и хотят «сохранить человеческий подход к просмотру веб-страниц». Они утверждают, что 95 % пользователей их браузера также против навязываемых им нейросетевых инструментов. Своим мнением по этому вопросу поделился соучредитель Vivaldi Джон Стивенсон фон Тетцнер (Jon Stephenson von Tetzchner). Источник изображений: Vivaldi

В Москве подвели итоги «Первого кубка нейроконтента» Президентской платформы «Россия – страна возможностей». 20 команд в «МосХаб.Сколково» за несколько часов создали с помощью ИИ короткие видеоролики о технологическом будущем России.