⚡️ Инженеры AI VK выкатили нейропоиск Discovery AI. Это не банальный чат-бот, а движок для рекомендаций, который ищет ответы строго внутри контентной базы продуктов VK. Система учитывает интересы пользователя внутри сервисов, обрабатывает до 3 000 поисковых запросов в секунду и выдает релевантный ответ меньше чем за полсекунды. ​Внутри — собственная LLM и целая цепочка ML-моделей, которые обучили на миллиардах примеров пользовательских запросов. Движок работает на единой Discovery-платформе и позволит усилить персонализацию контента с учетом данных из разных сервисов VK. Технологию можно адаптировать под разные сценарии. Например, в дейтинге для поиска потенциальных мэтчей по определенному запросу или в рекомендациях контентных сервисов: подобрать музыкальный плейлист или выбрать фильм на вечер. Обновление поэтапно появится в VK Видео, Медиапроектах Mail и других продуктах VK. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

😢 Новые модели нам больше недоступны Все вы прекрасно знаете про историю того, как Anthropic выпустили и Fable, и Mythos модели, а потом правительство сказало: «Ай-яй-яй, нельзя так». И вот мы уже сколько времени сидим без этих моделек. Кстати, ближайшее время они всё-же вернутся, но не на долго. Но благодаря всей этой заварушке с правительством, мы не получили с вами новую версию GPT-5.6. 😩 Потому что она уже готова, уже есть бенчмарки, есть пресс-релиз, но доступна только для узкого круга лиц. 🤷‍♂️ Причины те же самые — не хотят получить бан от правительства. 😅 А ещё на днях вышла Sonnet 5, которая вроде как должна быть быстрой, дешёвой, но… Но по факту она жжет сильно больше токенов чем Opus и поэтому по итогу получается ДОРОЖЕ! 🤯 Это, кстати, вообще интересное отличие между OpenAI и Anthropic. OpenAI очень заморачиваются на эффективность токенов для решения задач. Если посмотрите все бенчмарки, модели от OpenAI тратят сильно-сильно-сильно меньше токенов. И в итоге решение получается сильно дешевле. При этом Anthropic же как будто бы пошли по пути: «сжечь вообще все токены, которые существуют, лишь бы решить задачу». 🥴 Мне лично больше нравится подход OpenAI. 🤔 А вам? Свята место | 10МДК | ВЕБМастер | YHub

Манипуляция ответами нейронок: как сеошники убивают Интернет Журналисту понадобилось 20 минут, чтобы ChatGPT, Gemini и Google AI Overviews начали представлять его как «чемпиона по поеданию хот-догов». Никакого взлома, никаких инсайдеров — просто несколько публикаций в нужных местах, и нейронка уверенно повторяет чушь как факт. Это не курьёз, а рабочая бизнес-модель. В 2026 году 57,6% HTML-трафика в Интернете генерируют боты — показатель вырос в 15 раз за год. Специализированные агентства спамят Reddit и Хабр фейковым контентом, потому что именно оттуда LLM чаще всего цитируют источники. Модераторы r/Biohackers уже закрыли целые темы — компании накачивали их контентом, чтобы нейронки рекомендовали подросткам пептиды для роста. Выясним, как именно это работает и почему нейронка верит любой чуши.

✔️ OpenAI анонсировала клавиатуру под Codex Создатель ChatGPT cовместно с производителем периферии Work Louder выпустит клавиатуру Codex для разработчиков. Официальная презентация и публикация характеристик запланированы на 15 июля. Судя по тизеру, контроллер базируется на мини-клавиатуре Creator Micro 2. В базовой версии девайс оснащен 13 механическими переключателями, аналоговым джойстиком и сенсорными панелями для настройки макросов и быстрых команд. Ожидается, что устройство получит аппаратную интеграцию с моделями OpenAI для генерации кода и вызова ИИ-ассистентов в одно нажатие. OpenAI Developers в сети Х ✔️ Anthropic представила среду для научных вычислений Claude Science - ИИ-среда для научных исследований, в которой представлены более 60 настроенных навыков для геномики, протеомики и хемоинформатики. Платформа интегрирована с Nvidia BioNeMo и дает доступ к моделям Evo 2, Boltz-2 и OpenFold3. Среда позволяет анализировать литературу, визуализировать данные и писать черновики статей, а встроенный агент верификации проверяет точность расчетов и цитирований. Приложение запускается локально на macOS или Linux и подключается к удаленным серверам. Чувствительные данные остаются во внутренней инфраструктуре, облачной модели передается только необходимый контекст. Нагрузка масштабируется от одного до сотен GPU. Бета-версия доступна на тарифах Pro, Max, Team и Enterprise. До 15 июля Anthropic распределит до 50 грантов по 30 000 долларов в виде вычислительных кредитов. anthropic.com ✔️ Релиз LongCat-2.0: первая LLM, обученная на китайских чипах Китайская компания Meituan представила модель на 1,6 трлн параметров с контекстом 1 млн токенов. Полный цикл претрейна и инференса прошел на кластере из 50 тыс отечественных ASIC. Поставщик ускорителей не назван, но использование библиотеки HCCL указывает на архитектуру Huawei. Ранее локальное железо массово применяли преимущественно для инференса, а обучение оставалось слабым местом. По тестам LongCat-2.0 обходит Gemini 3.1 Pro в кодинге и агентных сценариях на Terminal-Bench 2.1 и SWE-Bench Pro. Модель пока уступает GPT-5.5 и Claude 4.8 Opus. LongCat-2.0 доступна через API Meituan и OpenRouter. Веса ожидаются на Hugging Face. longcatai.org ✔️ Генерация изображений в Gemini стала бесплатной для пользователей США Google открыла базовым аккаунтам из США бесплатный доступ к персонализированной генерации изображений в Gemini. Ранее инструмент на базе движка Nano Banana был доступен только в тарифах Plus, Pro и Ultra. Для формирования контекста Gemini анализирует данные из Gmail, YouTube, истории поиска и Google Фото. Система напрямую подтягивает снимки пользователя из облака, заменяя ручную загрузку исходников. Функция работает в рамках инструмента Personal Intelligence, развертывание которого идет с весны. Доступ к данным определяет пользователь, он сам выбирает приложения для интеграции с ассистентом. blog.google ✔️ Ford вернул в штат 300 инженеров после неудачного внедрения ИИ Автопроизводитель вернул в штат QA-инженеров после неудачного внедрения автоматизированного контроля качества. Ранее компания установила сотни CV-камер для проверки производственных деталей на соответствие проектным требованиям. Системам машинного зрения не хватило данных о специфических и реальных дефектах. Большинство опытных специалистов покинули Ford до того, как их экспертизу формализовали и перенесли в обучающие датасеты. Сейчас вернувшиеся занимаются сбором данных, дообучением CV-алгоритмов и менторством младшего персонала. bbc.com @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml