Компания OpenAI совместно с производителем периферии Work Louder готовит к выпуску специализированный контроллер для работы с моделью Codex. Устройство, получившее название Codex Micro, представляет собой компактный макропад, предназначенный для быстрого доступа к функциям AI-агента.

Внешне девайс напоминает модель Creator Micro 2 от Work Louder, которая оснащена 13 механическими переключателями, джойстиком и сенсорной панелью. По предварительным данным, функционал устройства будет заточен под специфические задачи разработчиков: отдельные клавиши могут быть назначены для команд review, diff, plan, run и approve.

Тизерная кампания OpenAI сопровождается слоганом «Your favorite Codex shortcuts are getting an upgrade», что подтверждает нишевую направленность продукта на автоматизацию рутинных действий при написании кода. Устройство не является полноценной клавиатурой, а выполняет роль вспомогательного блока для макросов.

Официальный релиз и подробные технические характеристики устройства запланированы на 15 июля 2026 года.

Компания SpaceX завершила ключевой этап подготовки корабля Starship S40 к 13-му испытательному полету (Flight 13). В ходе недавних тестов был проведен 60-секундный прожиг всех шести двигателей Raptor 3. Предыдущие испытания были менее продолжительными и ограничивались запуском только одного центрального двигателя на 15 секунд.

По данным «Техасского Вестника», испытания прошли без аномалий, что завершает основную тестовую кампанию корабля. На текущий момент SpaceX готовится к следующим этапам предстартовой подготовки.

Точная дата запуска Flight 13 пока не определена. Ожидается, что старт может состояться в конце июля, однако график зависит от успешного проведения огневых испытаний ускорителя Super Heavy B20, а также последующей репетиции старта с полной заправкой топливом.

Команда Сбера выпустила в открытый доступ GFusion — экспериментальную языковую модель, использующую метод диффузии для генерации текста. В отличие от классических авторегрессионных LLM, которые генерируют текст строго последовательно (токен за токеном), GFusion формирует блок текста целиком, постепенно уточняя его содержимое. Такой подход позволяет выполнять параллельные вычисления, что значительно ускоряет процесс генерации.

Модель базируется на архитектуре GigaChat3-10B-A1.8B-base. Согласно результатам тестирования, GFusion работает до 70% быстрее базовой версии GigaChat3-10B-A1.8B и на 39% быстрее версии с использованием MTP-головы. При этом снижение качества ответов относительно авторегрессионных моделей составляет всего 2–4 п.п., а баланс между скоростью и точностью можно регулировать параметрами генерации.

Проект вырос из дипломной работы стажера команды GigaChat Pretrain Даниила Тихонова, который прошел путь от идеи до полноценного релиза и был принят в штат. В открытый доступ на GitVerse и Hugging Face выложены веса моделей (GFusion-10B-A1.8B-base и GFusion-10B-A1.8B), код обучения, оптимизированные CUDA-ядра и реализация поддержки в SGLang. Также реализован алгоритм entropy-bounded sampling для дополнительного ускорения.

Технология диффузионных языковых моделей (dLLM) является актуальным направлением в индустрии, аналогичные разработки (например, Diffusion Gemma) ведутся крупнейшими мировыми технокорпорациями. Внедрение диффузионного режима позволяет не только повысить скорость работы, но и снизить требования к вычислительным мощностям, делая возможным запуск моделей на потребительском железе.