Google Deepmind представила Genie 4 — преемника Genie 3, показанного в августе 2025 года. По словам Deepmind, это её первая модель мира в реальном времени, которая напрямую генерирует звук; персонажи могут разговаривать и реагировать на действия пользователя. Модели Gemini, по описанию компании, в фоновом режиме планируют дальнейшие события симуляции. Deepmind называет Genie 4 ранней экспериментальной моделью: на длинных сессиях детали могут смещаться, а объекты — не сохраняться. Пока модель доступна лишь избранным тестировщикам.
По данным Wall Street Journal, Nvidia инвестирует $3 млрд в планируемое размещение акций Meta; компании также заявили о расширении партнёрства вокруг ИИ-продукта Meta Muse. Meta намерена использовать больше инфраструктуры Nvidia, включая системы Vera Rubin и процессоры Vera, и хочет привлечь до $95 млрд через размещение акций. По сообщению CNBC, AMD и Broadcom выразили необязательный интерес к покупке акций Meta суммарно на сумму до $5 млрд. Сделка вписывается в схему, которую инвесторы обсуждают уже несколько месяцев: критики называют такое финансирование циклическим и предупреждают, что оно может скрывать реальный масштаб спроса.
Выпуск подкаста Targeting AI in the Moment о новых моделях Muse и поведении DeepSeek. Ниже — полный перевод текстового описания выпуска и ссылки на обсуждаемые статьи.
Как Smartsheet внедряет ИИ: компания оценивает пользу инструментов для повседневной работы сотрудников, обращает внимание на теневой ИИ и подключает ИТ-отдел к управлению изменениями.
OpenAI выпустила GPT-6.1 Terra — модель среднего класса, которая вдвое снижает цены на API по сравнению с предшественницей. По словам аналитиков, она устанавливает новый стандарт соотношения интеллекта и стоимости, особенно для повседневных вычислительных задач и управления компьютером с помощью ИИ.
Anthropic стала первой крупной ИИ-лабораторией, подавшей в SEC форму S-1, и планирует выйти на Nasdaq под тикером "ANT". Показатели впечатляют: квартальная выручка составила $11.6 миллиарда, компания впервые получила операционную прибыль, а существующие клиенты тратят в 9 раз больше год к году. Однако у компании также есть долгосрочные обязательства по вычислительным мощностям примерно на $800 миллиардов.
Форум r/opensource на Reddit запретил публикации о проектах, которые используют ИИ, созданы с его помощью или предназначены для ИИ. По словам модераторов, ИИ в его нынешнем виде не вписывается в open-source-сообщество. Кроме того, проект должен существовать не менее года, активно поддерживаться и иметь нескольких участников; посты от людей, не говорящих по-английски, больше не принимаются. Критики называют правила слишком широкими и расплывчатыми. В ответ появился форум r/TrueOpenSource, не исключающий ИИ, сообщает The Verge.
Meta намерена продать новые акции, чтобы привлечь средства на развёртывание инфраструктуры ИИ. По данным The Information, компания планирует продать акций на сумму до $95 млрд. Согласно объявлению Meta, около $22,5 млрд придётся на обыкновенные акции класса A, $12,5 млрд — на депозитарные акции, представляющие привилегированные акции, а $60 млрд — на продажи на открытом рынке после начала торгов новыми акциями класса C без права голоса, вероятно, не ранее первого квартала 2027 года. Nvidia, AMD и Broadcom, согласно объявлению, выразили необязывающий интерес к покупке акций Meta на сумму до $5 млрд.
Как сообщает Bloomberg, высокочастотные трейдеры, такие как Jane Street и Hudson River Trading, соревнуются за вычислительные мощности для ИИ: крупнейшие фирмы тратят миллиарды на облачные контракты, стартапы и собственные дата-центры. Отчасти причина в том, что они всё чаще используют машинное обучение для прогнозирования движений рынка. По оценке одного из руководителей, расходы на вычисления сейчас в 10–20 раз выше, чем до запуска ChatGPT. По данным Bloomberg, в отрасли считают реальными рисками рост затрат и быстрое устаревание чипов, но руководители вроде Яна Бомарса, гендиректора Optiver, считают бездействие ещё опаснее.
Anthropic поручила Claude создавать математические доказательства корректности уже существующего кода. В результате для 123 библиотек с открытым исходным кодом было создано около 180 миллионов строк кода доказательств. В процессе модель обнаружила ошибки, которые не выявили годы тестирования. Цель Anthropic — сделать формальную верификацию с помощью ИИ такой же привычной, как стандартное тестирование.
Новые модели Meta Muse Wonder входят в топ-3 по 6 из 10 бенчмарков, причем самые заметные улучшения достигнуты в агентных задачах. Однако стоимость выполнения 1 задачи выросла почти втрое.
Новые западные модели с открытыми весами могут стать для компаний альтернативой китайскому ИИ и проприетарным решениям, но больший контроль влечёт за собой и новые обязанности.