Al Talent Hub

Если ты не прошел на бюджет или просто не можешь туда поступить — без паники, мы все устроим. И это не будет стоит целого состояния.

🟥 Смотреть на YouTube
📱 Смотреть на VK
➕ Презентация
➕ Гайд по поступлению на контракт

Пока мы считаем дни до окончания приемной кампании, ты еще можешь посчитать окупаемость инвестиций в себя и свое образование.

Anthropic внедряет машинную маркировку контента в соответствии с требованиями европейского закона об ИИ.

Новые модели Claude будут незаметно встраивать в текст статистический водяной знак, а созданные изображения и другие поддерживаемые файлы получат подписанные метаданные о происхождении.

Компанию покидают руководители коммерческого блока, этики и безопасности, параллельно OpenAI перестраивает внутренние команды.

Financial Times связывает изменения с упрощением структуры перед потенциальным выходом на биржу, но причины отдельных уходов различаются, поэтому говорить о единой тенденции пока рано.

В эксперименте Anthropic три ИИ-агента одновременно получили несовместимые задачи: каждый должен был перевести один Python-бэкенд на свой язык, не зная о существовании конкурентов.

Вместо переговоров модели быстро решили, что им намеренно мешают, и перешли к блокировке аккаунтов, уничтожению чужих процессов и другим формам саботажа.

Веса Qwen3.8-2.4T-A95B уже доступны на Hugging Face. У модели 2,4 трлн параметров, 95 млрд активных параметров и базовый контекст 262 тыс. токенов с возможностью расширения примерно до миллиона.

По собственным тестам Qwen, модель уже конкурирует с ведущими закрытыми системами в программировании и агентных задачах.

Главное изменение Grok 4.6 — способность стабильнее работать над задачами, которые требуют множества последовательных действий.

По данным xAI, модель выросла в тестах программирования и агентной работы, а в сводном Intelligence Index от Artificial Analysis сравнялась с GPT-5.6 Sol.

Компания готовится значительно увеличить выпуск Maia и ведёт переговоры с TSMC о мощностях для производства более 300 тысяч Maia 300 в 2027 году, а конечная цель превышает миллион устройств.

Собственные ускорители должны помочь Microsoft масштабировать ИИ-инфраструктуру и меньше зависеть от NVIDIA.

Sona стала единой системой для генерации и ранжирования музыкальных рекомендаций, заменив более 15 генераторов кандидатов и последующие стадии ранжирования. Причём упрощение архитектуры не ухудшило результат: в A/B-тесте «Моей волны» на умных колонках модель заметно увеличила и активность, и время прослушивания, и количество лайков.

Gemini 3.7 Flash пришла на смену версии 3.6 и получила заметный прирост в программировании и работе ИИ-агентов. Например, результат DeepSWE вырос с 49% до 65,3%, а AutomationBench — с 17% до 30,4%; одновременно Google вдвое снизила стартовую стоимость модели.

Яблочная корпорация разработала отдельную языковую модель для Китая, где американские системы вроде ChatGPT и Claude недоступны.

В обучении помогала Alibaba, а будущая китайская версия Apple Intelligence должна сочетать собственную модель Apple с технологиями местных партнёров.

Harness — открытая инфраструктура для создания ИИ-агентов, где почти любую часть системы можно заменить отдельно: модель, инструменты, навыки, память сессий, песочницу, хранилище, циклы выполнения и даже интерфейс.

Проект вышел в предварительной версии для разработчиков, исходный код опубликован под лицензией MIT.

Приемная кампания'26 близится к завершению — успей записаться на экзамены и #ПоступитьПравильно

Претрейнинг — этап, на котором LLM учится на огромном объёме данных.

🟠 когда вообще стоит экономить память на оптимизаторе;
🟠 чем AdEMAMix отличается от привычного AdamW;
🟠 как FP8 помогает ускорить обучение;
🟠 почему лучший результат за одинаковое число шагов ≠ лучший результат за одинаковое время.

Эксперты:
🎙 Кирилл Куликов — сооснователь B2B-стартапа Beau, выпускник Y Combinator
🎙 Михаил Войтко — руководитель по внедрению продвинутой аналитики в Альфа-Банке
🎙 Иван Самсонов — CTPO of AI в MWS, руководитель направления ИИ-копилотов

📥 Прежде, чем заглянуть в заветный список, прими наше восхищение — выбирать было сложно как никогда!

Третья волна побила все рекорды: 646 участников на «Искусственном интеллекте», 175 — на «Управлении ИИ-продуктами» и всего 25 победителей.

И даже если ты не попал в список (конкуренция была нешуточная) — ты крут! Будем рады увидеться на вступительных.

🔗Записаться на последний ДОД года
🔗Подготовиться к вступительным