SpaceX собирала ускоритель Super Heavyi B20 и корабль Starship S40 для 13-го испытательного полёта Starship V3 — впервые в программе на борту должны были быть не макеты, а 20 функциональных спутников Starlink V3. Попытка запуска в ночь на 17 июля (01:45 мск) была отменена уже после начала заправки, ускоритель вернули в цех для замены двигателей, и старт перенесли на 20 июля.
Полёт считается последним суборбитальным тестом перед переходом к орбитальным миссиям и должен подтвердить исправления, сделанные после аварии в 12-м полёте, когда SpaceX потеряла ускоритель.
Google откладывает релиз флагманской модели Gemini 3.5 Proi на несколько месяцев: изначально её планировали показать ещё в мае, на Google I/O, вместе с моделью Flash. Команда не уложилась в график — особенно много времени потребовалось на улучшение генерации кода, а обновление обучающих данных в конце июня не дало нужного результата.
По данным Bloomberg, внутри компании из-за задержки нарастает недовольство сотрудников, а новость о переносе релиза привела к падению акций Alphabeti на 3,2%. Сейчас модель тестируется с партнёрами и обсуждается с правительством США в рамках проверок безопасности передовых ИИ-систем.
В Сеуле прошла International Conference on Machine Learning (ICML) — одна из главных мировых конференций по машинному обучению. Команда Яндекса представила восемь статей и получила награду за лучшую статью на воркшопе Graph Foundation Models: A New Era for Graph Machine Learning. Руководитель отдела разработки ИИ-сервисов Яндекса Сергей Юдин рассказал о двух главных тенденциях конференции: сближении теории и практики в ИИ и быстром развитии агентских систем вместе с проблемами их надёжности и безопасности.
Главная интрига события — организаторы встроили в PDF-файлы статей скрытые промпт-инъекции, чтобы выявить рецензентов, которые нарушали запрет на использование LLM при оценке работ. Проверка вскрыла массовое нарушение правил и привела к отклонению почти 500 статей, связанных с нарушителями.
ВыводДве работы получили ICML 2026 Outstanding Paper Award, обе связаны с диффузионными моделями, одна — с dLLM (диффузионными языковыми моделями), способными параллельно генерировать несколько токенов на одном шаге и заметно сокращать время генерации.