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.
Microsoft: одновременный запуск нескольких приложений Office приводит к сбоям Copilot
Microsoft изучает
Google представила CodeMender, обновлённую систему SAIF и анонсировала VRP за обнаружение уязвимостей в ИИ-продуктах
Google объявила
В Android Studio тестируют генерацию интерфейсов по скриншотам с помощью Gemini
В превью-версии Android Studio Otter 2025.2.1 появилась функция генерации экранов по скриншотам. Система получает на вход изображение и верстает интерфейс, в который можно внести правки.
Интервью с создателем Ultraterrain
Проекты Ultraterrain и Tiny Furniture стали настоящим вдохновением для многих — кто-то после них впервые взялся за кисточку, кто-то решился печатать свои первые миниатюры, а кто-то — открыл своё небольшое производство.
ДРАКОН + ИИ: быстрый путь от идеи до работающего кода
Дружелюбный русский алгоритмический язык, который обеспечивает наглядность сокращенно ДРАКОН — визуальный язык, созданный в СССР для космической программы «Буран». Его разработали для задач высокой ответственности, где ошибка недопустима. Основная цель ДРАКОН — сделать логику однозначной и понятной. Сегодня мне кажется, что ДРАКОН может обрести новую жизнь благодаря искусственному интеллекту. Я не встречал статей о его применении с ИИ, и поэтому решил написать об этом.
Jamba Reasoning 3B: новая компактная ИИ-модель от AI21, работающая прямо на устройствах
Новый участник волны компактных моделей для корпоративного рынка представлен компанией AI21 Labs
Как нейросети помогают при создании кино и сериалов, и почему без человека всё ещё никак
Привет, Хабр! Меня зовут Артём Орлов, я директор по инновациям в Wink. В этой статье расскажу, как нейросети влияют на создание контента на всех его стадиях — от проработки идеи и планирования производства до кастинга и постпродакшена.Под катом:интуиция человека VS анализ больших данных ИИ;чувство вкуса VS огромная насмотренность;нерациональные факторы VS шаблонный анализ;спасение сцен на постпродакшене;примеры сервисов, которые помогают киношникам;и другое.Давайте по порядку.Проработка идеи и поиск сюжета
