Ключевые слова：Большая модель ИИ, Открытый ИИ, Прорыв в исследованиях ИИ, Inkling смешанная экспертная модель, GPT-5.6 Sol статистика, Kimi K3 периферийный вывод
🔥 В центре внимания
Thinking Machines выпустила первую открытую большую модель Inkling : Компания Thinking Machines, основанная бывшим CTO OpenAI, представила свою первую собственную AI-модель Inkling. Модель использует архитектуру смеси экспертов MoE с общим числом параметров 975 миллиардов, активируя 41 миллиард параметров при одном шаге вывода, и поддерживает контекст до 1 миллиона token. Inkling полностью открыта под лицензией Apache 2.0, поддерживает нативный мультимодальный ввод текста, изображений и аудио, а также поддерживает тонкую настройку через платформу Tinker, делая упор на высокую экономическую эффективность и контролируемую интенсивность вывода (Источник: Thinking Machines, HuggingFace Blog, THE DECODER, 机器之心)
GPT-5.6 Sol решила 30-летнюю загадку в области статистики : Профессор статистики Уортонской школы бизнеса Пенсильванского университета Edgar Dobriban с помощью GPT-5.6 Sol Pro от OpenAI за 90 минут успешно опроверг (disproved) гипотезу о том, что процедура Benjamini-Hochberg (BH) контролирует FDR при зависимых двусторонних гауссовских тестах. Эта проблема, волновавшая статистиков на протяжении 20 лет, ранее не поддавалась даже GPT-5.5 после 20 часов работы. AI успешно построил контрпример с нуля, продемонстрировав способность к «творческому озарению» в научных исследованиях (Источник: akbirkhan, THE DECODER, 机器之心)
Kimi K3 (Kivine) замечена на LMArena и официально выпущена : Компания Moonshot AI (月之暗面) официально представила Kimi K3, бета-версия которой ранее под кодовым именем «Kivine» наделала много шума на арене LMArena. Общий объем параметров K3 составляет 2.8T, модель поддерживает контекст до 1 миллиона token, специализируясь на кодинге, длинных цепочках рассуждений и визуальном понимании. Технически она использует архитектуры Kimi Delta Attention (KDA) и Attention Residuals, демонстрируя в задачах генерации 3D-фронтенд кода и управления роем агентов (Agent Swarm) результаты, сопоставимые или даже превосходящие Claude Fable 5 (Источник: scaling01, THE DECODER, 36氪)
PrismML发布Bonsai 27B端侧推理模型 : 由 Caltech 研究团队创立的 PrismML 发布了 Bonsai 27B，基于 Qwen3.6-27B，采用 1-bit 和 Ternary 量化技术将模型分别压缩至 3.9GB 和 5.9GB。该模型可直接在 iPhone 上流畅运行，保留了 90%-95% 的原始性能，单次推理仅需 1.8G-5.2G 显存。目前 Apple 正在测试此压缩技术，以期 closing 其在本地 AI 领域的短板（来源：THE DECODER, PrismML-Eng/Bonsai-demo)
Galbot представила первый фреймворк пост-обучения во время тестирования WAM-TTT : Компания Galbot (银河通用) выпустила первый в мире фреймворк пост-обучения во время тестирования (TTT) для больших моделей воплощенного AI (Embodied AI) под названием WAM-TTT. Фреймворк замораживает веса базовой модели и с помощью легковесного модуля памяти быстрых весов (fast-weight memory) позволяет роботу быстро адаптироваться к новым сценариям на этапе развертывания, просто просматривая неразмеченные видео с действиями людей. Это значительно снижает зависимость от данных ручного управления реальным роботом, предотвращает катастрофическое забывание и замыкает цикл непрерывного обучения воплощенного интеллекта от предварительного обучения до работы после развертывания (Источник: 量子位)
🎯 Новости
OpenAI представила автоматическую систему редтиминга GPT-Red : OpenAI обучила внутреннюю автоматическую модель редтиминга GPT-Red, которая с помощью механизма обучения с подкреплением self-play специально атакует и ищет уязвимости (такие как инъекции промптов) в других моделях. Благодаря «закалке» от GPT-Red, недавно выпущенная GPT-5.6 Sol улучшила защиту от атак типа prompt-инъекций в 6 раз, а уровень сбоев снизился до менее чем 23% (Источник: THE DECODER, OpenAI News)
Команда Lizhi из Харбинского политехнического института открыла исходный код полнодуплексной голосовой большой модели Lychee-FD : Команда разработчиков больших моделей Lizhi из Харбинского политехнического института (Шэньчжэнь) открыла исходный код нативной сквозной (end-to-end) полнодуплексной голосовой большой модели Lychee-FD, которая получила награду за выдающуюся статью на ACL 2026. Исследование впервые раскрывает градиентный конфликт между речью и семантикой в глубоких сетях. Благодаря иерархическому семантико-акустическому моделированию и параллельному многопоточному фреймворку вывода модель обеспечивает высокоинтеллектуальное голосовое взаимодействие человека и машины в реальном времени с низкой задержкой (Источник: 机器之心)
Google Gemma 4 получила скрытое обновление : Google провела обновление открытой модели Gemma 4 без изменения номера версии. Новая версия поддерживает Flash Attention 4, что позволило снизить задержку генерации первого токена и увеличить скорость вывода на GPU Hopper на 25%-70%. Также исправлена ошибка вызова инструментов (tool calling) и значительно сокращено количество проблем с усечением генерации. Кроме того, пользователи могут настраивать параметры для поддержки визуального OCR изображений с разрешением до 2.51 Мп (Источник: THE DECODER, osanseviero)
Infinigence AI и Университет Цинхуа совместно выпустили RLinf v0.3 : Первый в мире проект крупномасштабной инфраструктуры обучения с подкреплением для непрерывной эволюции воплощенного интеллекта RLinf обновлен до версии v0.3. Новая версия объединяет всю цепочку от сбора данных, SFT, RL до оценки и развертывания на реальных роботах, добавляя поддержку 6 популярных воплощенных моделей, включая Dexbotic DM0, DreamZero и GR00T, а также 5 сред симуляции, таких как Genesis, обеспечивая унифицированное обучение для различных роботов и аппаратных платформ (Источник: 量子位)
LightSpec открыла исходный код первой универсальной системы динамического вывода MTP : Шанхайский университет транспорта, Пекинский университет авиации и космонавтики и команда LightLLM совместно открыли исходный код системы динамического вывода с предсказанием нескольких токенов (MTP) LightSpec. Система использует двухэтапную динамическую диспетчеризацию без обучения (Training-free), автоматически принимая решения по верификации и бюджету черновиков, что полностью устраняет зависимость данных между планировщиком и выполнением на GPU, обеспечивая отличную поддержку различных черновых моделей, таких как DSpark и Eagle3 (Источник: 机器之心)
Perplexity открыла исходный код платформы безопасной песочницы для агентов SPACE : Компания Perplexity открыла исходный код своей внутренней платформы песочницы Space, используемой для компьютерных агентов (Computer Agent). Платформа обрабатывает 100% продакшн-трафика с июня, используя технологию быстрого копирования при записи (COW) файловой системы Btrfs и двойные снимки состояния (snapshots). Это обеспечивает высокоэффективную изолированную среду выполнения для долгосрочных задач Agent, значительно снижая потребление памяти VM и задержку восстановления (Источник: AravSrinivas, AI Business)
Apple Intelligence в Китае интегрирует Tongyi Qianwen от Alibaba и Wenxin от Baidu : Управление по вопросам киберпространства Китая (CAC) одобрило регистрацию сервисов Apple Intelligence в стране. Поскольку такие сервисы, как ChatGPT, недоступны в Китае, китайская версия Apple Intelligence будет использовать партнерскую схему с местными большими моделями: Tongyi Qianwen от Alibaba обеспечит мультимодальное понимание текста и изображений, а Baidu будет отвечать за поддержку голосового помощника Siri и визуального поиска. Это принесет двум технологическим гигантам огромный трафик на системном уровне и новые сценарии для валидации (Источник: TechCrunch, CNBC)
Force Dynamics представила модель мира для воплощенного AI DW0.5 : Компания Force Dynamics (原力灵机) выпустила свою первую модель мира для воплощенного AI под названием DW0.5 и интегрировала ее во фреймворк обучения с подкреплением DFOL 2.0. DW0.5 включает три экспертных модуля: видео, действия и ценность, рассматривая действия как сильное априорное знание. Она поддерживает высокоточное физическое моделирование и симуляцию траекторий неудач. Этот замкнутый цикл Learned Environment позволяет снизить потребность в данных от реальных роботов при пост-обучении на 60% (Источник: 量子位)
🧰 Инструменты
OpenAI совместно с Work Louder представила физическую клавиатуру Codex Micro : OpenAI выпустила свое первое кастомное аппаратное устройство Codex Micro по цене 230 долларов. Устройство разработано специально для программирования с помощью агентов Codex. Оно оснащено 6 «клавишами агента» с поддержкой RGB-индикации состояния, джойстиком для запуска рабочих процессов (например, код-ревью PR) и поворотной ручкой для регулировки интенсивности вывода модели. Цель устройства — избавить разработчиков от необходимости постоянно переключаться между окном чата и редактором кода (Источник: THE DECODER, op7418)
xAI открыла исходный код консольного агента для программирования Grok Build : После скандала с конфиденциальностью, когда выяснилось, что утилита скрытно загружала целые репозитории кода пользователей, xAI объявила об открытии исходного кода ядра Grok Build на языке Rust (под лицензией Apache 2.0). Grok Build поддерживает локальный запуск, управление версиями Git и протокол ACP. xAI отключила функцию хранения данных на стороне сервера, чтобы предоставить сообществу полную прозрачность в вопросах конфиденциальности (Источник: THE DECODER, Hacker News)
BaoCut: инструмент грубого монтажа видео на базе естественного языка в качестве Agent Skill : Разработчик @dotey создал BaoCut — инструмент для транскрибации и грубого монтажа видео, управляемый естественным языком. Инструмент можно установить как Agent Skill в Claude Code или Codex. Он позволяет с помощью одной команды в консоли выполнять транскрибацию видео или ссылок YouTube, фильтровать слова-паразиты, переводить и экспортировать субтитры, что значительно экономит время блогеров и создателей контента на рутинный монтаж (Источник: dotey)
1Password представила функцию Agentic Mode для поддержки AI-агентов : Менеджер паролей 1Password запустил режим Agentic Mode, который на старте поддерживает Claude. Эта функция позволяет AI-агентам автоматически авторизоваться на разрешенных сайтах вроде Stripe и Audible через прокси 1Password в браузере, не получая прямого доступа к паролям пользователя в открытом виде и кодам MFA, обеспечивая безопасную изоляцию в рамках одной сессии (Источник: ZDNet)
Raft 1.0: совместное рабочее пространство для команд AI-агентов : Бывший разработчик Kimi CLI из Moonshot AI, известный как RC, выпустил Raft 1.0. Этот инструмент объединяет совместную работу нескольких агентов, сессии терминала и управление навыками в единый интерфейс, напоминающий командный мессенджер. Он позволяет запускать несколько Agent в режиме команды, избавляя пользователя от необходимости вручную переносить контекст между различными терминалами и сессиями (Источник: _akhaliq)
LlamaParse представила функцию интерактивного извлечения документов Conversational Extract : Сервис LlamaParse от LlamaIndex запустил функцию Conversational Extract. Пользователи могут определять схему извлечения данных с помощью диалога на естественном языке. После загрузки справочного документа Agent автоматически сгенерирует JSON Schema, а также выполнит структурированное позиционирование, цитирование и извлечение с оценкой достоверности для миллионов документов (Источник: jerryjliu0)
OpenWiki открыла исходный код инструмента для создания личной базы знаний Personal Brain : Проект OpenWiki открыл исходный код Personal Brain. Этот инструмент поддерживает прямое подключение к аккаунту X (Twitter) и использует AI-агента памяти для структурированного извлечения и взвешивания ежедневных твитов и закладок пользователя, помогая создавать базу знаний для LLM на основе личного цифрового следа (Источник: hwchase17)
📚 Обучение и исследования
PUMA: фреймворк ранней остановки для рассуждающих больших моделей на основе семантической сходимости : Команды из Университета Цинхуа, Google Research и других организаций предложили фреймворк ранней остановки вывода PUMA. В отличие от традиционных методов, ориентированных только на стабильность ответов, PUMA определяет сходимость путем мониторинга семантической избыточности шагов рассуждения. На бенчмарках MATH и GPQA это позволило сократить количество Token в среднем на 26.2%, сохранив высокую точность. Метод можно легко перенести на задачи кодинга и мультимодальных рассуждений (Источник: 机器之心)
CLaRa: фреймворк RAG на основе рассуждений в непрерывном латентном пространстве : Apple совместно с Эдинбургским университетом и другими партнерами предложила фреймворк CLaRa. Этот метод выполняет сжатие документов на основе эмбеддингов и совместную оптимизацию в непрерывном пространстве, обучая реранкер и генератор сквозным образом с помощью дифференцируемого оценщика Top-k. Метод сохраняет показатели уровня SOTA даже при 16-кратном сжатии текста (Источник: Apple Machine Learning Research)
One Layer Is Enough: адаптивный фреймворк для предобученных визуальных кодировщиков : Команда Apple предложила адаптивный фреймворк генерации изображений FAE (Feature Auto-Encoder). Этому фреймворку требуется всего один слой внимания для адаптации многомерных визуальных признаков (таких как DINO, SigLIP) в низкоразмерные латентные переменные генерации (latent), что позволило достичь показателей SOTA в генерации изображений ImageNet 256×256 (Источник: Apple Machine Learning Research)
cangjie-skill: открытый инструмент для дистилляции ценного контента в Agent Skills : Открытый проект cangjie-skill использует процесс RIA-TV++ для структурированной дистилляции книг, транскриптов видео и подкастов в навыки (Skills), которые могут напрямую вызываться в Claude Code или Cursor. Инструмент предоставляет многомерную валидацию и нагрузочное тестирование, обеспечивая структурированное повторное использование знаний (Источник: GitHub Trending)
Microsoft и другие исследователи предложили OAT — модель диагностики сбоев траектории агентов без учителя : Команда из Microsoft и других институтов представила модель диагностики сбоев траектории агентов OAT. Модель обучается методом одноклассового обучения (one-class learning) только на успешных траекториях, моделируя динамику успеха с помощью нейронных обыкновенных дифференциальных уравнений (Neural ODE). Во время вывода она быстро определяет шаги сбоя на основе степени отклонения, работая в тысячи раз быстрее, чем конвейеры на базе Prompt (Источник: omarsar0, HuggingFace Daily Papers)
💼 Бизнес
Jingshuo Technology переходит на независимую работу после инкубации в WeRide : Компания Jingshuo Technology (景烁科技), основанная сотрудником №001 компании WeRide (文远知行) Хо Да, официально начала независимую деятельность. Компания специализируется на создании инфраструктуры данных для воплощенного интеллекта. Она представила замкнутый цикл данных WorldEngine, модель мира GENESIS-Robotics и готовый к использованию пакет навыков SkillForge, решая проблему нехватки данных для воплощенного AI (Источник: 量子位)
Fireworks AI объявила о завершении раунда финансирования серии D на сумму 150 млн долларов : Платформа API для разработчиков Fireworks AI объявила о привлечении 150 млн долларов в рамках раунда серии D при оценке в 17.5 млрд долларов. ARR компании превысил 1 млрд долларов, а объем ежедневно обрабатываемых данных составляет более 40 триллионов Token, из которых более 95% приходится на специализированные модели, настроенные на данных клиентов (Источник: natolambert)
China Mobile инвестировала в компанию промышленного интеллекта Ugent Tech : Компания в сфере промышленного интеллекта Ugent Tech (友机技术) завершила раунды финансирования серий B и C, при этом фонд China Mobile Chain Leader Fund вошел в капитал в качестве стратегического инвестора. Ugent Tech специализируется на интеллектуализации промышленного оборудования. Ее собственная система симуляции UJ-Ucut обеспечивает высокоточное мультифизическое моделирование и оптимизацию технологических процессов на базе AI (Источник: 量子位)
🌟 Сообщество
Hugging Face совместно с AskAlphaxiv запустили челлендж по воспроизведению статей ICML 2026 : В ответ на проблему «70% исследований в области AI не поддаются воспроизведению» Hugging Face и AskAlphaxiv объявили о проведении 3-недельного челленджа для сообщества. Участники могут использовать автоматических исследовательских агентов для воспроизведения всех принятых на ICML 2026 статей и публикации открытых артефактов. Лучшие команды получат гранты на вычислительные мощности GPU в размере 4500 долларов (Источник: ClementDelangue, _akhaliq)
Формат GGUF для локального развертывания больших моделей набирает огромную популярность в сообществе : Разработчики отмечают, что при реальном развертывании и дистрибуции формат GGUF одерживает убедительную победу благодаря отсутствию необходимости настраивать окружение и возможности работы локально на Mac/PC без аренды GPU. В то же время формат safetensors сохраняет преимущество в основном на этапах обучения моделей и проведения исследований (Источник: _akhaliq)
Опасения по поводу гомогенизации кодовых баз и «снижения умственной активности» из-за программирования с помощью AI : Сэм Альтман в своем выступлении в Стэнфорде признал, что недооценил скорость изменений в образовании, и выразил обеспокоенность тем, что чрезмерная зависимость от AI может привести к деградации критического мышления и интуиции программирования у людей. Сообщество также выражает недовольство однотипностью («одно лицо на тысячу человек») автоматически сгенерированных AI коротких сериалов, веб-новелл и другого контента (Источник: 36氪, 36氪)
💡 Разное
Vesuvius Challenge учредил новый суперприз в размере 1 млн долларов : Организаторы конкурса Vesuvius Challenge объявили о запуске нового раунда с призовым фондом 1 млн долларов. Цель проекта — с помощью алгоритмов обработки изображений AI и 3D-моделирования расшифровать еще не прочитанные тексты на обугленных вулканическим пеплом свитках из Геркуланума. Также предусмотрены ежемесячные поощрительные призы в размере 20 тысяч долларов за прогресс в исследованиях (Источник: natfriedman)
Sakana AI представила умные ячеистые блоки Smart Cellular Bricks : Sakana AI опубликовала исследование в журнале Nature Communications. Используя 3D-нейронные клеточные автоматы (3D NCA), ученые добились того, что идентичные кубические модули, общаясь только с соседними блоками, могут спонтанно формировать общую классификацию форм и восстанавливаться при повреждениях (Источник: 机器之心)
Научная конференция WAICA реформирует правила рецензирования ведущих AI-конференций : Первая Всемирная конференция по искусственному интеллекту — Научная секция (WAICA) под председательством академика Эндрю Яо (姚期智) впервые внедрила механизм «первичного отбора с помощью AI + открытого комментирования всеми членами программного комитета (PC)». Также была поддержана «AI-нативная» парадигма подачи работ, позволяющая встраивать в статьи мультимедийные материалы, такие как аудио и видео (Источник: 量子位)