Как я писал Лицензию для «Свободного ИИ»
Приветствую всех читателей Хабра. В этой статье я хочу рассказать о том, как я пытаюсь сделать современный ИИ свободнее, через свою copyleft Лицензию. Она носит имя FMLL (Free Machine Learning License). Ее цель — сделать copyleft веса, код, датасеты, RAG и другие инструменты.FMLL/FMLL v1.0 at main · PochtiPlusovik/FMLLgithub.comПредисловие
ИИ-компании начали скупать старые книги из-за нейрослопа в сети
Компания ISBNdb объявила о создании «крупнейшей в мире базы данных книг» и предлагает услуги по закупке больших объёмов печатной продукции для компаний, занимающихся ИИ. Это позволит разработчикам избежать обучения искусственного интеллекта на нейрослопе, объясняют авторы проекта.
Google представила новую Gemini: 3.6 Flash, 3.5 Flash-Lite и специализированную Flash Cyber
Google расширила семейство Gemini сразу тремя новыми моделями: Gemini 3.6 Flash, Gemini 3.5 Flash-Lite и Gemini 3.5 Flash Cyber. Вместо выпуска нового флагманского решения компания сделала ставку на снижение стоимости инференса, повышение скорости и специализированные сценарии использования. Одновременно Google сообщила, что Gemini 3.5 Pro продолжает проходить тестирование с партнерами, а обучение следующего поколения Gemini 4 уже началось. Gemini 3.6 Flash: меньше токенов, лучше кодинг
WAIC 2026: главные анонсы и почему Китай превращает искусственный интеллект в национальную инфраструктуру
В этом году конференция приобрела беспрецедентный масштаб и значимость. Если раньше китайские компании пытались догнать западные аналоги по количеству параметров в LLM, то WAIC 2026 зафиксировала новый этап: переход к глубокой инженерной оптимизации, построению независимых вычислительных архитектур и массовому внедрению агентных систем в реальный сектор экономики. Китай больше не пытается просто скопировать OpenAI или заменить один GPU от NVIDIA; он строит параллельную технологическую вселенную со своими аппаратными интерконнектами, программными стеками и стандартами.Разбираемся, что было интересного на WAIC 2026 в этой статье.
Иллюзия всезнания: как искусственный интеллект меняет правила принятия управленческих решений
На днях мы ознакомились с публикацией на сайте Всемирного экономического форума (https://www.weforum.org/stories/artificial-intelligence/how-ai-is-reshaping-strategic-foresight-and-global-power/), которая навела нашу редакцию на размышления об эволюции процесса долгосрочного прогнозирования
MAP-Elites: как искать не «лучшее», а «лучшее в каждой нише»
Классические методы оптимизации — градиентный спуск, генетические алгоритмы с элитизмом, CMA-ES — заточены под одну вещь: найти один глобальный максимум функции приспособленности. Всё остальное население на пути к этому максимуму считается расходным материалом и отбрасывается.Но во многих задачах нас интересует не единственное решение, а набор разнообразных хороших решений:
Шесть часов на один рендер: как я собрал нативную студию Ideogram 4 на Swift и MLX
Эта картинка рисовалась на моём Mac 384 минуты 55 секунд.Quality, 48 шагов, 2048×2048 — 384 минуты 55 секунд, почти шесть с половиной часов.
