AI Россия
Яндекс открыл новую LLM · ИИ-фабрики и суверенный контур
Яндекс выпустил открытую базовую языковую модель, обученную с нуля без сторонних опенсорс-весов. В компании называют релиз шагом к единой рассуждающей модели и отмечают сильные результаты в русском языке, математике и коде.
Habr Яндекс →CNews сообщил о запуске экспериментальной модели Alice AI Foundation LLM на архитектуре Mixture of Experts. При 80 млрд активных параметров она показывает сильные результаты в математике, программировании и русскоязычных задачах.
CNews →Татнефть разворачивает ИИ-инструмент для генерации и проверки кода внутри закрытого контура. Решение создают с учетом требований критической инфраструктуры, а вычисления планируют строить на ускорителях Nvidia.
CNews →Nvidia представила DSX Ready — программу верификации оборудования для ИИ-фабрик. Tesla и LG уже прошли проверку, а сам подход должен упростить выбор инфраструктуры для крупных AI-кластеров.
iXBT →Alibaba обозначила планы по созданию новой ИИ-модели размером до 10 трлн параметров. Если проект дойдет до релиза, это станет одним из крупнейших заявленных масштабов в отрасли.
iXBT →Подразделение T-Head представило Zhenwu V900 — новый ИИ-чип, который в компании называют самым мощным китайским ускорителем собственной разработки. Релиз усиливает тренд на локализацию вычислительного стека.
iXBT →Платные пользователи ChatGPT и других чат-ботов подали иск против Anthropic, OpenAI, SpaceXAI и Google. Истцы утверждают, что компании координировали замедление развития ИИ, что уже стало предметом судебного спора.
3DNews →Apple запустила прием заявок на компенсации по делу о задержке Siri с ИИ-функциями. Урегулирование на $250 млн касается владельцев совместимых iPhone, что подчеркивает цену срыва продуктовых обещаний в AI-планах.
3DNews →В компании отмечают, что внедрение ИИ в разработку ускорило написание кода, но не сократило сроки вывода продуктов. Узкое место сместилось в процессы, тестирование, интеграцию и выпуск в промышленную среду.
Habr AI →Материал компании сводит эффект LLM-разработки к экосистеме вокруг модели: правила, гейты, память, процессы и участие людей. На фоне гонки за параметрами это возвращает фокус на промышленную интеграцию.
Habr AI →