Cerebras представила Implicit Chain Transformer — архитектуру, решающую проблему отсутствия памяти у языковых моделей. Новая модель передает «вектор намерения» между токенами, что позволяет эффективно поддерживать состояние в задачах вроде сложения по модулю и обхода графа.
Корейский стартап Motif опубликовал отчет с воспроизводимым рецептом обучения LLM, раскрывая четыре практических урока для корпоративных команд: от выравнивания данных до оптимизации памяти.
Главный научный сотрудник Meta Янн Лекун в споре с DeepMind объяснил, почему большие языковые модели — тупиковый путь к AGI.
Creative Commons объявила об осторожной поддержке систем платного сканирования сайтов для ИИ. Это признание новой реальности, где традиционная модель веб-трафика рухнула, а создателям контента нужна компенсация.
Nvidia приобрела SchedMD, компанию-разработчика системы управления заданиями Slurm, что усиливает ее контроль над программным стеком для суперкомпьютеров и ИИ-инфраструктуры.
Ажиотаж вокруг генеративного ИИ отвлекает внимание и ресурсы от фундаментальных прорывов в науке, медицине и промышленности, создавая риск технологического дисбаланса.
2025 год стал переломным для индустрии ИИ: хайп сменился прагматизмом, внедрение в бизнесе тормозится, а технологические прорывы становятся менее заметными.
Сторонники теории скорого апокалипсиса от ИИ, чьи прогнозы не сбылись, не сдаются. Вместо этого они перешли от научных дискуссий к политическому лоббизму, находя поддержку у регуляторов.
NVIDIA анонсировала Nemotron 3 Nano — компактную языковую модель с гибридной архитектурой Mamba-Transformer MoE и контекстом в 1 млн токенов, предназначенную для создания эффективных ИИ-агентов.
Китайские open-source LLM-модели достигли функционального паритета с западными, меняя подход разработчиков к выбору инструментов и стратегии компаний в ИИ-гонке.