ЕС освободил Apple Watch и AirPods от требований по замене батарей Еврокомиссия позволила Apple не менять конструкцию Apple Watch и AirPods, освободив их от требований по замене батарей. Решение принято из-за особенностей конструкции — вскрытие таких устройств нарушает их герметичность и создаёт риски для безопасности и работоспособности. Аналогичное послабление ввели и для смарт-очков Meta*. Для остальных устройств правило остается в силе: ранее мы писали, что Nintendo Switch 2 выйдет со съёмным аккумулятором для соблюдения регламента ЕС. При отсутствии возражений со стороны Европарламента и Совета ЕС документ вступит в силу в рамках подготовки к Регламенту 2027 года. Meta* признана экстремистской организацией на территории РФ

✔️ OpenAI создала модель для поиска уязвимостей в своих LLM Внутренняя разработка под названием GPT-Red автоматизирует редтиминг собственной продукции компании. Инструмент симулирует промпт-инъекции и скрытые атаки через письма, файлы и веб-страницы. Система обучалась с помощью RL и self-play - непрерывное соревнование атакующей и защитной моделей довело успешность поиска уязвимостей до 84% в тестовых сценариях (против 13% у людей-специалистов). По словам OpenAI, благодаря GPT-Red уязвимость GPT-5.6 Sol к прямым промпт-инъекциям снизилась в 6 раз по сравнению с моделями четырехмесячной давности, но около 3,8% сложных атак по-прежнему достигают цели (сопоставимо с показателями Claude Opus 4.5). Инструмент остается внутренним, OpenAI планирует выпустить статью с описанием архитектуры и процесса обучения в ближайшее время. openai.com ✔️ SpaceXAI открыла исходный код Grok Build В репозиторий вошли цикл управления агентом, механизмы сборки контекста, парсинг ответов модели, консольный интерфейс с просмотром diff-изменений и инструменты выполнения команд. Код демонстрирует механизмы интеграции фреймворка с серверами MCP, субагентами и кастомными плагинами. Grok Build поддерживает локальное развертывание и позволяет перенаправить запросы на любые локальные LLM, полностью исключив передачу данных на сторонние серверы. x.ai ✔️ Apple Intelligence официально выходит на китайский рынок Сервис будет работать в Китае на базе локальных ИИ-моделей после получения официального одобрения от профильного ведомства КНР. Из-за жестких региональных требований к регистрации генеративных сервисов компания отказалась от адаптации собственных алгоритмов. Базовой LLM для китайских версий iOS и macOS выбрана Qwen от Alibaba. Модель будет отвечать за анализ контекста, генерацию текста и изображений. Параллельно Apple сотрудничает с Baidu для разработки дополнительных функций под региональный рынок. На ранних этапах компания также рассматривала решения от DeepSeek и ByteDance, но выбрала Alibaba и Baidu. reuters.com ✔️ Spotify запустил бету диалогового ИИ-ассистента Музыкальный сервис добавил ассистента на основе ИИ в управление воспроизведением через текстовые и голосовые команды. Функция запущена в режиме беты для Premium-пользователей старше 18 лет в США, Ирландии и Швеции. Модель обрабатывает контекстные запросы, а в интерфейсе плеера можно запрашивать информацию об артистах, песнях и подкастах, узнавать историю собственных прослушиваний и задавать вопросы на общую эрудицию. Запуск ассистента дополняет предыдущие ИИ-функции платформы - генерацию плейлистов по промптам и интеграцию технологий ElevenLabs для озвучки аудиокниг. spotify.com ✔️ На Meta* подали в суд за использование алгоритмов при сокращении персонала Бывшие сотрудники подали иск в федеральный суд Калифорнии, обвинив компанию в использовании ИИ в ходе майского сокращения 8000 человек. По версии истцов, внутренние системы генерировали списки на увольнение с системной предвзятостью. Под сокращение непропорционально часто попадали сотрудники с инвалидностью, а также находящиеся в медицинском или декретном отпуске. В иске указано, что алгоритм формировал списки на основе оценок эффективности, объемов выполненной работы и метрик использования корпоративных ИИ-инструментов. Meta отвергает обвинения и настаивает, что финальные кадровые решения принимают люди. Сейчас истцы добиваются судебного запрета, чтобы сохранить рабочие места до окончания разбирательства. wsj.com

*организация признана экстремистской, её деятельность на территории РФ запрещена.

@ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

Apple выпустила Mac с багом в ПЗУ. 35 лет его спасала некорректно закодированная инструкция 68030 Всё началось с мелочи. Ковыряясь в эмуляторе MAME, автор заметил, что Macintosh Classic II отказывается стартовать в 32-битном режиме и сразу валится в экран Sad Mac. На реальном железе эта модель загружалась исправно 30 с лишним лет, а в эмуляторе, повторяющем её процессор в точности, падала. Раскопки в ПЗУ привели к нелепой причине: таблица переходов там рассчитана на 16 моделей, а у Classic II номер 17. Из-за выхода за край таблицы выполнение прыгает в середину чужой инструкции, пропускает загрузку нужного адреса, и запись по мусорному адресу роняет систему. Выходит, компьютер в принципе не должен был загружаться. Но на настоящем Classic II он 35 лет работал как ни в чём не бывало, и Apple о баге не подозревала. Значит, что-то незаметно чинило ситуацию прямо на лету.

Бывший разработчик Apple Тайлер Суард собрала контроллер KnobNet, где нейросеть обучают вручную — крутя потенциометры вместо настройки параметров через код. Каждому весу соответствует свой физический регулятор на устройстве. Поворачиваешь ручку и значение веса меняется, а на выходе сразу видно, к чему это привело. Сеть распознаёт цифры и держит совсем немного весов. Устройство показывает текущие входные данные, активации скрытых нейронов и финальное предсказание. После ручной подстройки пользователь тут же видит, стало ошибок больше или меньше, и обучение из непрозрачной для новичка процедуры превращается в осязаемый эксперимент. Суард сразу отсекает вопрос о практичности и не претендует на инструмент для современных сетей на миллиарды параметров. Физическая реализация маленькой сети нужна ей ровно для одного — щупать руками фундаментальные принципы машинного обучения.

Если вы как-то ориентируетесь на разработку TTS решений, то обратите внимание на интересный тест точности нового Apple API SpeechAnalyzer (iOS/macOS 26) с моделями Whisper. На корпусе LibriSpeech в тесте встроенный движок Apple показал 2,12% ошибок на чистой речи против 3,74% у Whisper Small, работая примерно втрое быстрее. Устаревший SFSpeechRecognizer занял последнее место с 9,02%, уступив даже Whisper Tiny размером 40 МБ. Учитывайте, конечно, что тест шел на английском, да и количество языков в движке Apple заметно меньше — 30 против 100+ у Whisper. Кстати, сегодня стали доступны публичные беты новых операционных систем, а могу сказать, что на iOS распознавание очень даже неплохое. https://get-inscribe.com/blog/apple-speech-api-benchmark.html