Искусственный интеллект

Компания называет себя самой быстрорастущей бизнес-платформой в истории, и цифры действительно впечатляют. Среди клиентов — Booking, Cisco, T-Mobile, Target, Morgan Stanley, Lowe’s и десятки других корпораций из финансового, розничного и технологического секторов.

Количество рабочих мест в ChatGPT for Work превысило 7 миллионов (рост на 40% за два месяца), а ChatGPT Enterprise — в 9 раз больше, чем год назад. Внедрение идёт быстро, потому что миллионы пользователей уже знакомы с ChatGPT в личных целях — и компании просто масштабируют этот опыт.

Инструменты, которые предоставляет OpenAI для бизнеса:

В новом выпуске Conversations with Tyler с Тайлером Коуэном глава OpenAI Сэм Альтман коснулся вопросов безопасности ИИ, в том числе гипотетической ситуации, когда мощная модель захватывает контроль над миром. По словам Альтмана, обычно этот сценарий обсуждают в двух вариантах: или модель находится под управлением злоумышленников, или она обходит алгоритмы безопасности и начинает преследовать свои цели. Однако есть и третий сценарий — риск того, что в мире появляется одна доминирующая модель ИИ, которая незаметно влияет на взгляды и привычки миллиардов людей.

Энтузиасты обнаружили в коде Google Vertex AI (облачная платформа для разработки, дообучения и запуска ИИ-моделей) упоминание Gemini 3.0 Pro. Из названия видно, что сначала компания выпустит превью-версию, а произойти это должно до конца ноября (судя по 2025-11). Это напоминает схему запуска Gemini 2.5 Pro — начиная с 25 марта, Google выпустила несколько preview-версий, а в июне присвоила модели статус General Availability.

Банк России анонсировал ИИ‑помощника для объяснения содержания договоров к финансовым продуктам. Об этом рассказал руководитель службы по защите прав потребителей и обеспечению доступности финансовых услуг ЦБ Михаил Мамута. По словам Мамуты, в проекте будут участвовать 10 крупнейших участников рынка, на которых приходится 85–90% всего розничного портфеля.

Компания AgiBot совместно с Longcheer Technology объявила о первом подтверждённом внедрении обучения с подкреплением в реальном мире (Real-World Reinforcement Learning, RW-RL) на действующей производственной линии. Это серьёзный шаг вперёд, поскольку ранее такие алгоритмы в основном обучались только в симуляции. Любое неверное действие в реальном производстве могло приводить к поломкам оборудования или остановке процесса.

Microsoft объявила о новом рекорде производительности в области инференса больших языковых моделей. На виртуальных машинах Azure ND GB300 v6, работающих на стоечных системах NVIDIA GB300 NVL72, инженерам удалось достичь скорости 1.1 миллиона токенов в секунду при работе с моделью Llama 2 70B. Это примерно на 27% выше предыдущего мирового показателя, установленного на оборудовании поколения GB200.

Google представила амбициозный проект Suncatcher, цель которого вынести вычислительные мощности искусственного интеллекта за пределы Земли. Компания планирует построить орбитальную инфраструктуру для машинного обучения, состоящую из спутников, оснащённых специализированными TPU-чипами, объединённых в сеть через оптические каналы связи.

Китайская компания Xpeng показала своего нового человекоподобного робота по имени Iron. Разработчики называют его шагом к созданию умных помощников нового поколения, способных не только выполнять бытовые и промышленные задачи, но и взаимодействовать с людьми на уровне эмоций и движений.

Модель Qwen3-VL официально стала совместима с фреймворком llama.cpp, что позволяет запускать её прямо на локальных устройствах без необходимости подключения к облаку. Теперь пользователи могут использовать Qwen3-VL на CPU, CUDA, Metal, Vulkan и других аппаратных бэкендах, делая работу с мультимодальной моделью максимально гибкой и автономной.

Рекламодатели нашли новый способ продвигать свои продукты через искусственный интеллект. Компании начали активно размещать платные кампании и нативные посты на Reddit, чтобы повысить вероятность попадания в ответы чат-ботов вроде ChatGPT. Причина проста: модели искусственного интеллекта часто ссылаются на Reddit как на достоверный источник мнений и советов пользователей.

Coca-Cola вновь выпустила новогодний ролик, созданный при помощи искусственного интеллекта. Над проектом работали около ста человек, а всего в процессе генерации и монтажа было создано и отредактировано более 70 тысяч коротких видеофрагментов.

Amazon подал иск против компании Perplexity, утверждая, что их AI-агент Comet совершает покупки на маркетплейсе от имени реальных пользователей без уведомления платформы. По версии Amazon, это нарушает условия использования сайта и может квалифицироваться как мошенничество.

Amazon потребовала от Perplexity заблокировать использование ИИ-агента браузера Comet для совершения покупок на сайте гиганта электронной коммерции от имени пользователя. В ответ Perplexity обвинила Amazon в запугивании.

Известно, что современные языковые модели начинают терять эффективность на длинных контекстах — даже если текст помещается в контекстное окно, то точность все равно может падать. Авторы многоязычного бенчмарка OneRuler решили выяснить, зависит ли эффективность от языка общения, и пришли к неожиданным выводам: если на коротких (8К) контекстах разница минимальна, то для длинных контекстов самыми эффективными оказались польский, русский и украинский языки. Далее идут французский и итальянский, английский только шестой, а китайский среди аутсайдеров: 4-й с конца.

OneRuler — это расширение бенчмарка RULER на 26 языков и 7 задач, где проверяют не только поиск "иголки в стоге сена" (поиск ответа на небольшой вопрос в огромном тексте), но и, например, умение агрегировать по всему документу (две версии CWE на частотах слов). В эксперименте участвовали следующие модели: закрытые Gemini 1.5 Flash и OpenAI o3-mini-high; открытые Qwen 2.5 (7B и 72B), Llama 3.1 (8B), Llama 3.3 (70B) и DeepSeek-R1.

IBM планирует сократить тысячи рабочих мест, сосредоточившись на сегменте высокодоходного программного обеспечения, пишет Reuters. Увольнения связаны с тем, что инвесторы пристально следят за способностью компании извлекать выгоду из спроса на облачные технологии, связанные с искусственным интеллектом.

Google разрабатывает проект по размещению центров обработки данных (ЦОД) в космосе. Первые испытательные устройства планируется вывести на орбиту уже в начале 2027 года.

Исторически экономика США росла почти "плоской" линией — около 2% в год на душу населения на протяжении 150 лет. Боаз Барак, профессор Гарварда и сотрудник OpenAI, попробовал разобраться, сможет ли развитие ИИ наконец-то сломать это правило. Он опирается на бенчмарк METR: в нем считают, задачи какой длительности (в пересчете на потраченное человеком-профессионалом время) выполняют передовые модели ИИ. Согласно этому бенчмарку, длительность задач, на которые способен ИИ, удваивается примерно каждые 6-7 месяцев. Параллельно есть тренд на снижение стоимости ИИ-вычислений, что делает автоматизацию более доступной.

Согласно данным отчёта лаборатории поисковой аналитики «Ашманов и партнёры» о «Поиске с Алисой», после внедрения «Яндекс» нейроответов при поиске товаров около 40% ИИ-выдачи в поисковой системе компании стали вести на малые сайты, тогда как маркетплейсы начали наоборот терять долю в поисковой выдаче.

MiniMax-M2 уже доступна в плагине Koda для VS Code и в Koda CLI. Можно попробовать бесплатно.

MiniMax выпустили обновление своей флагманской модели, и она уже доступна в Koda.

НПФ «Будущее» и ITFB Group завершили крупнейший в России проект по интеллектуальному распознаванию и обработке документов. На базе платформы ITFB EasyDoc была автоматизирована регистрация 142 тысяч входящих обращений в год, включая тематическую классификацию документов с применением LLM-моделей.

Проект стал частью масштабной программы технологической консолидации НПФ «Будущее» после объединения фондов. Большой объем документооборота — свыше 300 тысяч документов ежегодно — требовал решения, которое обеспечит точность, скорость и контроль на всех этапах обработки. До внедрения EasyDoc около 42% потока регистрировались вручную, что создавало риски ошибок, задержек и дополнительных затрат.

При выборе архитектуры решения учитывались несколько критически важных факторов: бюджет, требования по защите персональных данных, существующий архитектурный ландшафт и сложившиеся бизнес-процессы фонда. После анализа представленных на рынке решений было принято решение о совместной разработке модуля с ITFB Group.

Совместная команда ITFB Group и НПФ «Будущее» за одиннадцать месяцев внедрила интеллектуальную систему, объединившую OCR, компьютерное зрение и большие языковые модели (LLM). EasyDoc автоматически извлекает текст, определяет вид, тип и тематику документа, выделяет ключевые сущности и принимает первичные решения о маршрутизации.

Ключевые требования к системе включали: распознавание структурированного и неструктурированного текста, качество не ниже 90% для печатного и 60% для рукописного текста, интеграцию с системой электронного документооборота через API и синхронизацию со справочниками СЭД. В решении задействовано пять алгоритмов распознавания, поддерживается HTR (Handwritten Text Recognition) и принцип «одного окна» при регистрации.