Глава Сбера, Герман Греф заявил, что Яндекс дообучает (китайский) Qwen, и это не радует По словам Грефа, только Сбер имеет ИИ, полностью разработанный в России:

Компания Яндекс сегодня дообучает Qwen — в основе лежит китайская модель. Конечно, нас это нисколько не радует, что мы одни, потому что мы за конкуренцию.

Яндекс отрицает эти обвинения:

Яндекс продолжает развивать собственные фундаментальные модели, сохраняет полный цикл разработки и не зависит от внешних решений.

Ряд медиа распространяют информацию, что Яндекс использовал веса (параметры) Qwen-2.5-32B-base для модели YandexGPT 5 Pro, после чего провел собственный полный цикл обучения на русскоязычных и иных данных. Если это правда, кто-нибудь может объяснить в комментариях, почему в качестве базовой не была взята модель на ~450B? P.S. Я сравнивал онлайн-версии Алисы и GigaChat. По-моему мнению, обе отставали от Deepseek при решении прикладных задач, но GigaChat демонстрировал меньшее отставание.

🌍 Что интересного вышло за неделю в официальных блогах Вуз-ов и компаний на Naked Science: • ФизТех: Астрофизики установили причины ритмичных вспышек блазара Тон 599 https://naked-science.ru/article/column/ritmichnyh-vspyshek-blaza • МГППУ: Стабильность, безопасность и удовольствие от простых вещей помогли избавиться от зависимости https://naked-science.ru/article/column/stabilnost-bezopasnost-i • ФизТех: Карта будущих катастроф: ученые нашли «горячие точки» мегаземлетрясений в России https://naked-science.ru/article/column/karta-budushhih-katastrof • Губкинский университет: Российское масло уменьшило расход топлива и увеличило ресурс газопоршневых двигателей https://naked-science.ru/article/column/maslo-umensh-rashod-topli • ЮФУ: Муравьиный Эльдорадо: ученые обнаружили 29 новых видов муравьев в Адыгее https://naked-science.ru/article/column/muravinyj-eldorado-ucheny • ФизТех: Физики пересмотрели стандартную модель эффекта близости в сверхпроводящей спинтронике https://naked-science.ru/article/column/effekta-blizosti-v-sverhp • ТГМУ: Врачи испытали схему лечения нарушений сна у работников Арктики https://naked-science.ru/article/column/vrachi-ispytali-shemu-lec • ФизТех: Физики предсказали рождение J/ψ-мезона на будущем коллайдере NICA https://naked-science.ru/article/column/predskazali-rozhdenie-j-m • НИУ ВШЭ: Простой метод оценки неопределенности в машинном обучении оказался точным и менее затратным https://naked-science.ru/article/column/prostoj-metod-otsenki-neo

Знакомая картина: стратегическая сессия, топ-менеджмент горячо спорит о глобальном видении до 2030 года, выстраивании экосистем и выходе на международные рынки. Все увлечены. Но если в этот момент открыть финансовую отчетность, P&L и операционные метрики, реальность оказывается прозаичнее: *компания сидит глубоко в опе. Кассовые разрывы, ключевой продукт стагнирует, а клиенты уходят к конкурентам из-за базовых багов. Почему умные люди на сессиях занимаются симуляцией будущего вместо спасения настоящего? Разгребать текущие завалы (чинить «потекшие» конверсии, увольнять неэффективных, резать косты) - это больно, операционно тяжело и требует принятия неприятных решений прямо сейчас. Споры о видении на 5 лет вперед - это интеллектуальный спа-салон, где никто ни за что не отвечает. Если у вас прямо сейчас горит текущая юнит-экономика или разваливается ключевой B2B-контракт, любые разговоры о «стратегических capability на базе AI через 3 года» - это управленческая галлюцинация. Если вы ведете процесс или участвуете в нем как стейкхолдер, возвращайте команду на землю через жесткое заземление на цифры: 1. Если ключевые метрики в красной зоне, фокус сессии принудительно сужается до горизонта 1-3 месяцев. 2. Объедините команду не вокруг « прекрасного далёка», а вокруг общего врага - текущего кризиса, падающей маржи или конкретного кассового разрыва. Дайте команде сфокусироваться на одной понятной задаче.

Maths, CS & AI Compendium: бесплатный учебник для будущих AI/ML-инженеров На GitHub завирусился большой open-source компедиум по математике, computer science и AI. Сейчас у проекта уже около 6.3K звёзд. Автор позиционирует его как «нестандартный учебник» для практиков: меньше сухой нотации, больше интуиции, связей между темами и реального контекста. Внутри 20 глав: * векторы, матрицы, calculus * статистика и вероятность * machine learning и deep learning * NLP, computer vision, audio/speech * multimodal learning и autonomous systems * GNN, OS, алгоритмы * production engineering, GPU/SIMD * AI inference, ML systems design и applied AI Отдельно есть MCP server, чтобы Claude Code, Cursor, VS Code и другие AI-ассистенты могли использовать компедиум как локальную базу знаний. Хороший ресурс для тех, кто хочет не просто «выучить ML», а собрать фундамент: математика → CS → ML systems → современный AI. GitHub: https://github.com/HenryNdubuaku/maths-cs-ai-compendium thub.com/HenryNdubuaku/maths-cs-ai-compendium

𝗦𝗲𝗻𝘀𝗲𝗡𝗼𝘃𝗮 𝗨1 𝗣𝗿𝗼 Эта китайская модель для генерации картинок уже мелькала в новостях. Но сейчас вышла версия V3 и там есть пара любопытных моментов. Up to 8𝗞 𝗻𝗮𝘁𝗶𝘃𝗲 𝗿𝗲𝘀𝗼𝗹𝘂𝘁𝗶𝗼𝗻 output Enables 𝘂𝗹𝘁𝗿𝗮-𝘄𝗶𝗱𝗲 and 𝘂𝗹𝘁𝗿𝗮-𝘁𝗮𝗹𝗹 image creation Модель редактирующая. А также есть специальная версия именно для текстов и инфографики. Правда примеры инфографики подозрительно желтят, так и хочется их присунуть в chatGPT и спросить, а не ты ли брат нагенерил это добро. Модель открытая, оформлена очень хорошо, есть GGUFs для 10-12 гиг врам, все подробности тут: https://github.com/OpenSenseNova/SenseNova-U1 Веса тут: https://huggingface.co/sensenova/SenseNova-U1-8B-MoT-Infographic-V3 https://modelscope.cn/models/SenseNova/SenseNova-U1-8B-MoT-Infographic-V3 Демо: https://huggingface.co/spaces/sensenova/sensenova-u1-infographic-v3 Разработчики честно пишут, что им надо еще поработать над анатомией, что бы это не значило. А еще у низ есть модель Vision: https://github.com/OpenSenseNova/SenseNova-Vision 𝗗𝗲𝘁𝗲𝗰𝘁𝗶𝗼𝗻/𝗢𝗖𝗥/𝗚𝗨𝗜 𝗗𝗲𝗽𝘁𝗵 & 𝗻𝗼𝗿𝗺𝗮𝗹 𝗦𝗲𝗴𝗺𝗲𝗻𝘁𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗠𝘂𝗹𝘁𝗶-𝘃𝗶𝗲𝘄 @cgevent

Дайджест венчурного рынка и ИТ-индустрии: ✅ VK продала магазин приложений RuStore главе компании-разработчика стора Дмитрию Панкрушеву, перевела соцсеть "ВКонтакте" на домен .ru. Приложения самой VK пропали из Google Play. ✅ 450 крупных российских ИТ-компаний для сохранения аккредитации заключили больше тысячи соглашений с вузами на общую сумму 10 млрд рублей. ИТ-игроки должны оказывать учебным заведениям содействие в реализации образовательных ИТ-программ и направлять не менее 3% средств, сэкономленных за счет применения налоговых льгот. ✅ Nebius Group Аркадия Воложа подписала контракт с американским разработчиком ИИ-моделей Reflection о предоставлении облачных мощностей и доступа к новейшим чипам GB300 от Nvidia. Соглашение действует до 2029 года. Сумма сделки превышает $1 млрд. ✅ Теннисистка Мария Шарапова вложилась в шведский стартап Neko Health, занимающийся сканированием тела и оценкой здоровья. Компания привлекла $700 млн. В сделке также участвовали Клаудия Шиффер, Марк Цукерберг с женой Присциллой Чан и другие. ✅ Производитель гуманоидных роботов Humanoid, принадлежащий Артему Соколову, привлек $150 млн. Компанию оценили в $1,2 млрд. Сама она хочет привлечь еще $80–$100 млн к сентябрю.

Прилетел на несколько дней в Сан-Паулу вместе с сыном, и город оказался одним из самых приятных сюрпризов за последние годы. Сан-Паулу - техностолица Бразилии: топ‑универы, море инженеров и один из сильнейших финтех‑рынков Латинской Америки, куда программисты целенаправленно переезжают ради карьерного роста. Чем больше путешествую, тем чаще ловлю себя на готовых ожиданиях от мегаполисов в развивающихся экономиках: хаос, грязь, тяжёлый трафик, постоянное напряжение в воздухе. Сан-Паулу оказался совсем другим. Местные, конечно, предупреждают: лишний раз телефон на улице не доставай, с безопасностью тут свои особенности. Но при этом удивительно, насколько расслабленно ведут себя люди. Кафе полны посетителей с ноутбуками, многие спокойно идут по улице, уткнувшись в экран. Города, который живёт в постоянном страхе, тут не чувствуешь. Ещё сильнее удивила чистота. Для города, где живёт больше 12 миллионов человек, улицы выглядят очень ухоженными. Отдельная история - это еда. Огромные итальянская, японская и арабская диаспоры сделали своё дело, и хороших ресторанов здесь невероятное количество почти на любой вкус. Цены при этом приятно удивляют: после США ужин в приличном месте кажется почти символическим. Погода сейчас идеальная. Бразильская зима больше похожа на европейскую весну около +20 °C, гулять можно весь день, без жары и духоты. Несколько фактов, которые меня удивили:

• Это крупнейший город Южного полушария - в агломерации живёт больше 22 миллионов человек. Больше, чем население многих стран. • Здесь делают около 12% ВВП Бразилии. Финансовая столица Латинской Америки со штаб-квартирами крупнейших банков региона. • Запрет на наружную рекламу действует с 2007 года и считается одним из самых необычных городских законов в мире. Ни билбордов, ни огромных баннеров. • Одна из крупнейших в мире систем вертолётного транспорта. Сотни площадок на крышах, и состоятельные жители летают на работу, чтобы не стоять в пробках. • Крупнейшая японская диаспора за пределами Японии. Район Либердади больше похож на Токио, чем на Бразилию. • Итальянское влияние не меньше: говорят, в городе ежедневно выпекают сотни тысяч пицц, и многие считают Сан-Паулу одной из мировых столиц пиццы.

Есть ещё деталь, которая меня зацепила: в городе почти нет наружной рекламы, её просто запретили. Казалось бы, мелочь, а без бесконечных билбордов город выглядит заметно спокойнее. Пока что Сан-Паулу неожиданно выходит у меня в топ городов, где я был. Иногда самые сильные впечатления оставляют именно те места, от которых меньше всего ждёшь. @maxvotek | linkedin | substack

Препарат по предотвращению болезни Альцгеймера до первых симптомов показывает высокую эффективность Компания Roche показала результаты первой фазы клинических исследований препарата тронтинемаб, который предназначен для удаления амилоидных бляшек из головного мозга. Новые данные подтверждают эффективность и долгосрочную безопасность терапии. Пока компания продолжает третью фазу исследований и одновременно готовит новое исследование препарата у людей без когнитивных нарушений, но с высоким риском развития болезни Альцгеймера. https://hightech.plus/2026/07/19/preparat-po-predotvrasheniyu-bolezni-alcgeimera-do-pervih-simptomov-pokazivaet-visokyu-effektivnost

если хочешь развить какой-то навык в короткие сроки, утрируй его х10. чаще же как говорят — недобор, а тут хоп и перебор. так за 45 часов стриминга за месяц я нащупала направление формата, затестила 4 площадки и нашла 1, заработав с нуля первые 100 баксов. 2 буду исследовать в августе. вне отрыва от основной деятельности, даже на музыку не забила. удивительно, на что способно тело, если не давать ему размазываться, а подтягивать ресурсы и отсекать лишнее. жесткости не добавилось, скорее, больше разборчивости , управления результатом и творчества в совершенно новом формате, которое я выбираю осознать. фишка в том, что в любой момент перебор можно сократить до понятной нормы. главное — не слиться при нагрузке и нащупать свой ритм. результаты удивят. я полетела дальше

Сможете ли вы найти пять ошибок в Python-коде, который вызывает LLM Вызов языковой модели давно стал обычной строчкой. Импортировали клиент, отдали промпт, забрали ответ. С обычными ненадёжными зависимостями питонист управляется отлично, ставит таймаут, вешает retry, помнит про идемпотентность. А вызов модели попадает в код так, будто это локальная функция, без оглядки на то, что она платная, медленная и недетерминированная. Дальше всё вылезает по очереди. asyncio.gather запускает десять тысяч корутин разом, провайдер отвечает лавиной отказов, и неудачные запросы тоже съедают лимит. Таймаут срабатывает на клиенте, а модель дописывает ответ до конца, и токены считают все, так что за одну использованную генерацию можно заплатить как за четыре. А тест на равенство строк зеленеет ровно до дня, когда один и тот же промпт с нулевой температурой вдруг отдаёт разные ответы. Разберём пять мест, где поход по сети мстит за отношение к нему как к локальному вызову.

Дорогой дизайн локаций Сейчас объясню, чем тут дорого) Это небольшой отрезок на исследование и платформинг из Still Wakes the Deep. Прямоугольная большая комната, мы появляемся на втором этаже на мостике, нужно пробежать вперёд и попасть в следующее помещение. При этом, можно прыгнуть через провал в мосте и оттуда уже попасть на другую сторону (скрин 1). А можно просто упасть и пройти прямо (скрин 2). Почему это проблема? Потому что от того, какой маршрут мы выбираем, абсолютно ничего не меняется. Более того, трудный маршрут (через прыжок), точно такой же по времени, если не медленнее, чем первый, где мы просто падаем в воду (там нет глубины) и идём вперёд. Во-первых, когда игрок это понимает, он чувствует себя в дураках. Так точно не надо делать. Во-вторых, почему это дорого: вся остальная часть комнаты вообще никак не используется. Там есть какие-то элементы левел дизайна, трубы, коридоры, художникам по окружению надо было это отдрессить красиво, но зачем? Левел дизайн здесь всячески поощряет игрока пробежать эту комнату за 10 секунд, и ведёт наиболее простым маршрутом. Вся остальная работа для 2% игроков, и то они не поймут, зачем им дали возможность побродить по пустой комнате и ничего не дали взамен. Ну может для 10%, но мысль ясна, думаю. Максимально дорогой подход, который при этом никак не улучшает игровой опыт, а скорее подсвечивает его недостатки. Решить можно было десятком разных способов: проработать оба маршрута, чтобы был короткий и сложный, и длинный, но попроще. Буквально в несколько действий делается, навалить какого-то хлама можно было в самой комнате, благо там и так узкие проходы за счёт цистерн. Ну или просто сделать хазард в виде кислоты на поверхности (или любой угрозы), чтобы прыжок был единственным вариантом. Или убрать мост, чтобы прыжка не было, мы бы просто упали и прошли дальше, это и то было бы намного лучше. В Still Wakes the Deep есть хорошие моменты, но есть такие, которые выглядят странно по ЛД, при этом их можно было бы исправить очень легко. Забавно, что нечто подобное встречалось и в Bloodlines 2 от этой же студии. #StillWakesTheDeep #leveldesign #анализ

Меня уже месяц не отпускает от этого эссе одного из партнеров Sequoia Эссе по нашим меркам уже «старое», выпущено в марте, в июне я его увидела и начала внедрять сама. Вот пару инсайтов: 1. $1 к $6. На каждый доллар на софт шесть уходит на услуги и труд. Сейчас мы в AIcelerate берём деньги не за сиденья, а за выполненные действия. Когда биллинг привязан к работе, а не к лицензии, ты физически чувствуешь, что зашёл в другой бюджет. 2. Copilot vs autopilot. Бек формулирует то, что я объясняю на каждой встрече: мы берём ответственность за результат и доставляем его, мы независимая система. 3. Чего в эссе нет, но что я лично ощущаю каждый день: автопилот это принципиально новая другого уровня система. Как авто пилотные машины, клиенту не важно как она едет, она как-то там это делает. Здесь также, то есть система настолько должна закрывать от и до весь запрос, и не включать в себя адаптацию, сложный онбординг, долгое обучение, ведь в этот момент ты не зарабатываешь. Тебя наняли, чтобы найти больше сделок, а не тратить время на адаптацию. И главное, с чем я согласна на сто процентов: moat в этом поколении не технология. Когда клиент отдаёт тебе работу, а не покупает тул, он не сравнивает фичи. Он решает, верит ли, что ты доставишь результат. Доверие зарабатывается пилотами и цифрами, и оно не копируется релизом чужой модели. Увлекательное эссе, подходящее на методичку.