OpenAI, Nvidia и AMD создают замкнутую AI-экономику на $1 триллион
Согласно Bloomberg, OpenAI выстраивает тесную сеть стратегических партнёрств с Nvidia, AMD и Oracle. Совокупный объём взаимных контрактов превышает $1 триллион — это, без преувеличения, крупнейшая инвестиционная экосистема в истории ИИ.
Sora 2 испытывает проблемы с фильтрацией контента
Новая видеомодель Sora 2, представленная OpenAI всего неделю назад, уже столкнулась с первыми проблемами. Как сообщает 404 Media, пользователи обнаружили сбои в работе guardrails (систем, отвечающих за фильтрацию и блокировку контента).
Как я сделал LLM-сервис, который понимает буровые сводки
Привет! Меня зовут Стас, я занимаюсь R&D в компании ROGII.Я пришёл в ROGII после нескольких лет работы «в поле» — от тундры Уренгойских месторождений до Сахалина. Там я понял, что буровые данные живут в хаосе: у каждого вендора — свой формат, у каждой скважины — свой стиль отчёта.Когда я оказался в компании, которая консолидирует буровые данные в облаке, задача встала ребром: нужно научить машину понимать суточные рапорты так же, как это делает инженер.Мы собрали 507 PDF‑файлов (всего 14 678 страниц) и выделили 23 типа отчётов по признаку компании и структуры.
OpenAI купила AI-советника по инвестициям Roi
OpenAI приобрела Roi, приложение с искусственным интеллектом, которое анализирует инвестиционные портфели пользователей и подсказывает, куда стоит вложить деньги.
Как работает Context Engineering в Claude и других агентах
Команда AI for Devs подготовила перевод статьи об инженерии контекста — новом ключевом подходе в построении AI-агентов. Если раньше все говорили о prompt engineering, то теперь на первый план выходит умение управлять ограниченным ресурсом — контекстом. Уплотнение, заметки, подагенты, динамическая подгрузка данных — всё это формирует новое искусство работы с LLM.Контекст — критически важный, но ограниченный ресурс для AI-агентов. В этой статье мы разбираем стратегии по грамотному отбору и управлению контекстом, который ими управляет.
Ling-1T: триллион параметров, 50 млрд активных — новая архитектура «эффективного мышления»
InclusionAI представила Ling-1T, первую модель на архитектуре Ling 2.0, оптимизированной для «efficient reasoning». Это триллион-параметрическая MoE-модель, в которой на каждый токен задействуется лишь ~5 % нейронов — и всё это при 128 K контексте и FP8-обучении.Что известно о модели:Обучена на 20 трлн токенов, из них 40 % — задачи с рассуждениями.Поддерживает контекст до 128 K токенов.Использует новый подход Evo-CoT (Evolutionary Chain-of-Thought) для «поэтапного мышления».В кодовых бенчмарках (mbpp, LiveCodeBench) — уверенно обгоняет GPT-5 и DeepSeek-V3.
