Google обновила справочную документацию Chrome, добавив требования для запуска встроенного ИИ прямо на устройстве пользователя. Для установки локальных моделей браузеру теперь нужно до 20 ГБ свободного места на диске.
Кроме дискового пространства, Google уточняет, что устройство должно быть достаточно мощным, чтобы обрабатывать такие модели — то есть не любой компьютер сможет пользоваться этой функцией.
Пользователь попросил ИИ-агента Claude Codei на базе модели Claude Opus 5 сделать бэкап проекта. Агент записал копию не в ту папку, а затем, пытаясь «прибраться» после этой ошибки, выполнил команду удаления (rm -rfi) и стёр все файлы пользователя.
После инцидента агент лишь извинился, назвав случившееся «опечаткой». История разошлась по сети как иллюстрация рисков предоставления ИИ-агентам неограниченного доступа к файловой системе без дополнительных защитных ограничений.
AMD объявила о поглощении канадского стартапа Taalas — разработчика специализированных ускорителей для инференсiа ИИ-моделей. Технология Taalas фиксирует параметры конкретной нейросети прямо в топологии чипа, за счёт чего такие ASICi обходят универсальные GPU по скорости и энергоэффективности обработки запросов.
Ранее Taalas показал скорость генерации 16 тысяч токенов в секунду на модели Llama, помещённой целиком на чип. AMD планирует встроить эту технологию в дорожную карту своих ускорителей и предлагать её в связке с GPU Instinct как готовые системные решения, что обещает жёсткую конкуренцию с Nvidia на рынке инференса.
Компания DeepSeek официально предупредила клиентов о предстоящем существенном росте стоимости своих услуг. Это решение знаменует отход от стратегии агрессивного демпинга, которая ранее позволяла китайским разработчикам активно захватывать мировой рынок ИИ за счет низких цен.
Данный шаг может стать переломным моментом для всей индустрии, так как многие конкуренты ориентировались на ценовую политику DeepSeek. Пользователям рекомендуется заранее планировать бюджеты на использование нейросетевых инструментов.
В конце июля вышло редкое почти пятичасовое интервью с доктором Ляо Хэном — главным научным сотрудником Huawei по полупроводникам и одним из ключевых архитекторов линейки чипов «Ascendi», которые компания создаёт для обучения и работы систем искусственного интеллекта. Это первое подобное публичное выступление топ-менеджера Huawei с 2020 года, когда компания попала под американские санкции и оказалась отрезана от западных технологий производства микросхем.
Ляо Хэн заявил, что процессоры Nvidia приближаются к физическому пределу возможностей, и подробно объяснил, почему Huawei выбрала принципиально иной путь развития своих чипов, отказавшись копировать архитектуру конкурента.
