Hugging Face представила дешёвых антропоморфных роботов с открытым кодом
Hugging Face продолжает активное продвижение в сферу робототехники: платформа представила двух гуманоидных роботов с открытым исходным кодом — HopeJR и Reachy Mini. Компания строит экосистему доступной и открытой AI-робототехники — от софта до реального железа.
HopeJR — полноразмерный гуманоид с 66 степенями свободы: он умеет ходить, управлять руками и взаимодействовать с предметами. Ориентировочно HopeJR будет стоить менее $3000.
Reachy Mini — компактный настольный робот, который может двигать головой, говорить и слушать. Он подходит для тестирования AI-приложений. Его цена варьируется от $250 до $300 в зависимости от пошлин.
Модели пока не поступили в продажу. Первые поставки планируются до конца 2025 г., уже открыт лист ожидания. По словам сооснователя и CEO платформы Клема Деланга (Clem Delangue), цель проекта — сделать робототехнику доступной, открытой и прозрачной, в отличие от дорогих «чёрных ящиков» крупных корпораций.
Создание роботов стало возможным благодаря приобретению стартапа Pollen Robotics в апреле этого года. До этого Hugging Face уже выпустила:
– LeRobot — набор AI-моделей, датасетов и инструментов для создания умных роботов;
– SO-101 — обновлённая версия 3D-печатной роботизированной руки, созданная в партнёрстве с The Robot Studio;
– Расширенный обучающий датасет для автономных машин, разработанный вместе с AI-стартапом Yaak.
#news #AI
https://techcrunch.com/2025/05/29/hugging-face-unveils-two-new-humanoid-robots/
Hugging Face продолжает активное продвижение в сферу робототехники: платформа представила двух гуманоидных роботов с открытым исходным кодом — HopeJR и Reachy Mini. Компания строит экосистему доступной и открытой AI-робототехники — от софта до реального железа.
HopeJR — полноразмерный гуманоид с 66 степенями свободы: он умеет ходить, управлять руками и взаимодействовать с предметами. Ориентировочно HopeJR будет стоить менее $3000.
Reachy Mini — компактный настольный робот, который может двигать головой, говорить и слушать. Он подходит для тестирования AI-приложений. Его цена варьируется от $250 до $300 в зависимости от пошлин.
Модели пока не поступили в продажу. Первые поставки планируются до конца 2025 г., уже открыт лист ожидания. По словам сооснователя и CEO платформы Клема Деланга (Clem Delangue), цель проекта — сделать робототехнику доступной, открытой и прозрачной, в отличие от дорогих «чёрных ящиков» крупных корпораций.
Создание роботов стало возможным благодаря приобретению стартапа Pollen Robotics в апреле этого года. До этого Hugging Face уже выпустила:
– LeRobot — набор AI-моделей, датасетов и инструментов для создания умных роботов;
– SO-101 — обновлённая версия 3D-печатной роботизированной руки, созданная в партнёрстве с The Robot Studio;
– Расширенный обучающий датасет для автономных машин, разработанный вместе с AI-стартапом Yaak.
#news #AI
https://techcrunch.com/2025/05/29/hugging-face-unveils-two-new-humanoid-robots/
TechCrunch
Hugging Face expands its LeRobot platform with training data for self-driving machines | TechCrunch
Hugging Face has teamed up with startup Yaak to expand the former's LeRobot platform with training data for self-driving machines, including cars.
Amazon разрабатывает ПО для роботов-доставщиков
В случае успеха разработка позволит автоматизировать один из ключевых процессов в корпорации — доставку заказов покупателям. Пока неясно, какую модель робота возьмут за основу: Amazon тестирует множество человекоподобных роботов, в том числе одного от китайской компании Unitree. Для обучения роботов используются LLM с открытым исходным кодом — DeepSeek-VL2 от quant fund и Qwen от Alibaba.
В рамках проекта Amazon завершает строительство крытой полосы препятствий для испытания таких роботов в одном из офисов компании в Сан-Франциско. Также, чтобы обучить роботов работать в реальном мире, Amazon со временем, после испытаний на полигонах, отправит их на «экскурсии» на реальные улицы.
В Amazon полагают, что человекоподобные роботы смогут ездить в кузове электрического фургона Rivian и доставлять посылки. Rivian — один из базовых электромобилей Amazon, в парке сейчас их 20 тыс., а к 2030 г. планируется нарастить количество до 100 тыс. Пока неясно, будут ли тестировать роботов с другими грузовиками. Также, возможно, автомобили роботизированной доставки будут переводить в беспилотный режим, для этого с большой вероятностью привлекут дочернюю компанию Amazon, разработчика беспилотных такси Zoox.
Amazon активно развивает робототехнику и автоматизировал некоторые операции сортировки и подготовки посылок к отправке. Но у компании также есть большой финансовый стимул автоматизировать доставку этих посылок, поскольку сейчас этим занимаются сотни тысяч людей.
Разработка ПО Amazon ставит его в один ряд с другими разработчиками софта для роботов — Nvidia, Google и Tesla, укрепляя тренд на развитие умных и обучаемых антропоморфных роботов.
#news #роботы #Amazon #торговля
https://www.theinformation.com/articles/amazon-prepares-test-humanoid-robots-delivering-packages
В случае успеха разработка позволит автоматизировать один из ключевых процессов в корпорации — доставку заказов покупателям. Пока неясно, какую модель робота возьмут за основу: Amazon тестирует множество человекоподобных роботов, в том числе одного от китайской компании Unitree. Для обучения роботов используются LLM с открытым исходным кодом — DeepSeek-VL2 от quant fund и Qwen от Alibaba.
В рамках проекта Amazon завершает строительство крытой полосы препятствий для испытания таких роботов в одном из офисов компании в Сан-Франциско. Также, чтобы обучить роботов работать в реальном мире, Amazon со временем, после испытаний на полигонах, отправит их на «экскурсии» на реальные улицы.
В Amazon полагают, что человекоподобные роботы смогут ездить в кузове электрического фургона Rivian и доставлять посылки. Rivian — один из базовых электромобилей Amazon, в парке сейчас их 20 тыс., а к 2030 г. планируется нарастить количество до 100 тыс. Пока неясно, будут ли тестировать роботов с другими грузовиками. Также, возможно, автомобили роботизированной доставки будут переводить в беспилотный режим, для этого с большой вероятностью привлекут дочернюю компанию Amazon, разработчика беспилотных такси Zoox.
Amazon активно развивает робототехнику и автоматизировал некоторые операции сортировки и подготовки посылок к отправке. Но у компании также есть большой финансовый стимул автоматизировать доставку этих посылок, поскольку сейчас этим занимаются сотни тысяч людей.
Разработка ПО Amazon ставит его в один ряд с другими разработчиками софта для роботов — Nvidia, Google и Tesla, укрепляя тренд на развитие умных и обучаемых антропоморфных роботов.
#news #роботы #Amazon #торговля
https://www.theinformation.com/articles/amazon-prepares-test-humanoid-robots-delivering-packages
The Information
Amazon Prepares to Test Humanoid Robots for Delivering Packages
Amazon is developing software for humanoid robots that could eventually take the jobs of delivery workers, according to a person who has been involved in the effort. In doing so, Amazon is paving the way to automate a major part of its operation, the delivery…
Strider-SCSP-China-AI-Infrastructure-Surge-Report.pdf
22.2 MB
Рост AI-инфраструктуры в Китае: как центры обработки данных КНР и модели искусственного интеллекта КНР объединяют военные амбиции и глобальные связи
В новом масштабном отчете Strider и проекта Special Competitive Studies Project (SCSP) показано, как Китайская Народная Республика (КНР) использует AI-инфраструктуру для реализации своих глобальных амбиций, усиливая влияние как в коммерческих отраслях, так и в военных операциях.
Поскольку Китай стремится развернуть 105 экзафлопс вычислительной мощности искусственного интеллекта к 2025 году, страна создает национальную сеть из более чем 250 центров обработки данных искусственного интеллекта и вкладывает значительные средства в программное обеспечение, алгоритмы и зарубежную экспансию. В этом отчете раскрываются масштаб, размах и стратегические последствия этой кампании.
Ключевые моменты:
- как инвестиции Китая в искусственный интеллект меняют динамику мировой власти.
- как инфраструктура искусственного интеллекта КНР, охватывающая центры обработки данных, вычислительную политику и алгоритмы двойного назначения, поддерживает гражданско-военное слияние и международное влияние.
- 856 выявленных организациях, многие из которых связаны с НОАК, санкционированными организациями и оборонными подрядчиками, которые стимулируют развитие искусственного интеллекта в Китае.
- примеры высокоэффективных проектов искусственного интеллекта. От подводных центров обработки данных до боевых симуляций с использованием искусственного интеллекта
В новом масштабном отчете Strider и проекта Special Competitive Studies Project (SCSP) показано, как Китайская Народная Республика (КНР) использует AI-инфраструктуру для реализации своих глобальных амбиций, усиливая влияние как в коммерческих отраслях, так и в военных операциях.
Поскольку Китай стремится развернуть 105 экзафлопс вычислительной мощности искусственного интеллекта к 2025 году, страна создает национальную сеть из более чем 250 центров обработки данных искусственного интеллекта и вкладывает значительные средства в программное обеспечение, алгоритмы и зарубежную экспансию. В этом отчете раскрываются масштаб, размах и стратегические последствия этой кампании.
Ключевые моменты:
- как инвестиции Китая в искусственный интеллект меняют динамику мировой власти.
- как инфраструктура искусственного интеллекта КНР, охватывающая центры обработки данных, вычислительную политику и алгоритмы двойного назначения, поддерживает гражданско-военное слияние и международное влияние.
- 856 выявленных организациях, многие из которых связаны с НОАК, санкционированными организациями и оборонными подрядчиками, которые стимулируют развитие искусственного интеллекта в Китае.
- примеры высокоэффективных проектов искусственного интеллекта. От подводных центров обработки данных до боевых симуляций с использованием искусственного интеллекта
Шанхай делает ставку на человекоподобных роботов и «воплощённый» AI
Шанхай активно развивает сферу антропоморфной робототехники и воплощённого AI. В технопарке Чжанцзян прошла отраслевая конференция и соревнование студентов, где участники управляли роботами, которые решали практические задачи и играли в футбол.
Вице-секретарь мэрии У Цзинчэн (Wu Jincheng) заявил о масштабной поддержке сектора: финансирование, продвижение на рынке, госзакупки, открытые датасеты, технопарки и льготы для специалистов. Цель — чтобы роботы «слушали, понимали и выполняли задачи», и стали частью промышленности и повседневной жизни.
По данным Чэнь Вэйвэя (Chen Weiwei), главы Zhangjiang Group, Шанхай — лидер Китая по робототехнике, на него приходится треть отрасли, а в районе Пудун сосредоточено более 100 профильных компаний.
Город активно продвигает технопарк Zhangjiang Robot Valley площадью 4,2 кв. км, где базируются стартапы вроде Agibot, Fourier, Kepler Robotics, DroidUp, а также Национальный центр инноваций гуманоидной робототехники, поддерживаемый министерством промышленности Китая.
В апреле был создан фонд на 1 млрд юаней ($138,9 млн) для инвестиций в технологии воплощённого интеллекта. Шанхай демонстрирует амбиции стать центром робототехники не только Китая, но и всего мира.
#news #роботы
https://www.scmp.com/tech/tech-trends/article/3312336/shanghai-embraces-embodied-intelligence-it-boosts-policy-support-humanoid-robotics
Шанхай активно развивает сферу антропоморфной робототехники и воплощённого AI. В технопарке Чжанцзян прошла отраслевая конференция и соревнование студентов, где участники управляли роботами, которые решали практические задачи и играли в футбол.
Вице-секретарь мэрии У Цзинчэн (Wu Jincheng) заявил о масштабной поддержке сектора: финансирование, продвижение на рынке, госзакупки, открытые датасеты, технопарки и льготы для специалистов. Цель — чтобы роботы «слушали, понимали и выполняли задачи», и стали частью промышленности и повседневной жизни.
По данным Чэнь Вэйвэя (Chen Weiwei), главы Zhangjiang Group, Шанхай — лидер Китая по робототехнике, на него приходится треть отрасли, а в районе Пудун сосредоточено более 100 профильных компаний.
Город активно продвигает технопарк Zhangjiang Robot Valley площадью 4,2 кв. км, где базируются стартапы вроде Agibot, Fourier, Kepler Robotics, DroidUp, а также Национальный центр инноваций гуманоидной робототехники, поддерживаемый министерством промышленности Китая.
В апреле был создан фонд на 1 млрд юаней ($138,9 млн) для инвестиций в технологии воплощённого интеллекта. Шанхай демонстрирует амбиции стать центром робототехники не только Китая, но и всего мира.
#news #роботы
https://www.scmp.com/tech/tech-trends/article/3312336/shanghai-embraces-embodied-intelligence-it-boosts-policy-support-humanoid-robotics
South China Morning Post
Shanghai embraces embodied intelligence as it boosts policy support for robotics
University students competed in a skills contest using robots in various tasks, from soccer matches to practical applications.
ТЕХНОЛОГИЧЕСКАЯ СИЛА приносит экономический рост, геополитическое влияние и военную мощь. Но отслеживать, кто лидирует в данной области и насколько, сложно. Индекс исследователей из Гарварда, опубликованный 5 июня, пытается измерить такой вес. Он ранжирует 25 стран по пяти секторам: искусственный интеллект (ИИ), полупроводники, биотехнологии, космос и квантовые технологии. Америка доминирует в рейтинге, но другие страны догоняют
Google разработала архитектуру с долговременной контекстной памятью
Команда исследователей Google Research представила Atlas — AI-архитектуру, которая при выполнении задачи учится запоминать весь контекст, а не отдельные токены. Новый стандарт масштабируемой памяти уже опережает по точности и эффективности архитектуру Titan, трансформеры и современные линейные рекуррентные сети (RNN).
Вместо классического «онлайн»-обновления памяти, когда модель учитывает лишь последний токен, Atlas применяет сложное обновление методом «скользящего окна» (sliding window), оптимизируя память с учётом сразу нескольких последних токенов. На бенчмарке BABILong, где LLM тестируют на понимание контекста длиной до 10 млн токенов, Atlas достигает более 80% точности, что почти на 20% выше, чем у Titan.
В отличие от большинства RNN-архитектур, которые используют простой градиентный спуск, Atlas применяет Muon-оптимизатор. Он приближает вторую производную, быстрее сходится к локально оптимальному решению и сохраняет параллельность при обучении.
Atlas открывает путь к быстрой работе с документами любого размера — от научных статей до юридических соглашений, а также длительным диалогам на основе цепочки рассуждений.
#news #бигтехи #AI
https://arxiv.org/pdf/2505.23735
Команда исследователей Google Research представила Atlas — AI-архитектуру, которая при выполнении задачи учится запоминать весь контекст, а не отдельные токены. Новый стандарт масштабируемой памяти уже опережает по точности и эффективности архитектуру Titan, трансформеры и современные линейные рекуррентные сети (RNN).
Вместо классического «онлайн»-обновления памяти, когда модель учитывает лишь последний токен, Atlas применяет сложное обновление методом «скользящего окна» (sliding window), оптимизируя память с учётом сразу нескольких последних токенов. На бенчмарке BABILong, где LLM тестируют на понимание контекста длиной до 10 млн токенов, Atlas достигает более 80% точности, что почти на 20% выше, чем у Titan.
В отличие от большинства RNN-архитектур, которые используют простой градиентный спуск, Atlas применяет Muon-оптимизатор. Он приближает вторую производную, быстрее сходится к локально оптимальному решению и сохраняет параллельность при обучении.
Atlas открывает путь к быстрой работе с документами любого размера — от научных статей до юридических соглашений, а также длительным диалогам на основе цепочки рассуждений.
#news #бигтехи #AI
https://arxiv.org/pdf/2505.23735
Moderna объединила функции HR и IT в одном блоке
Переход Moderna к объединению технологий и человеческих ресурсов в одну функцию является последним признаком того, что AI приносит большие изменения в оргструктуры.
В конце прошлого года биотехнологическая компания объявила о создании новой должности директора по персоналу и цифровым технологиям, назначив на эту должность своего директора по кадрам Трейси Франклин.
Франклин перестраивает команды по всей компании на основе того, какую работу лучше всего выполняют люди, а какую можно автоматизировать с помощью технологий, включая технологии, которые она использует в партнерстве с OpenAI. В результате создаются, упраздняются и переосмысливаются роли.
Корпоративные технические руководители теснее, чем когда-либо, сотрудничают со своими коллегами из HR-отделов, чтобы сориентироваться в влиянии AI на рабочую силу. Ряд компаний ссылаются на рост эффективности AI для сокращения рабочих мест.
Франклин сказала, что переход на эту должность был для нее естественным развитием. Она тесно сотрудничала с тогдашним директором по информационным технологиям Брэдом Миллером в многолетних усилиях по переоценке потребностей каждого отдела и перепроектированию их с оптимальным сочетанием человеческих работников и технологических систем. Миллер, который возглавлял ряд усилий, включая партнерство компании с OpenAI, покинул Moderna в феврале.
После пандемии было много возможностей для реорганизации и оптимизации. Во время вспышки COVID-19 компания находилась в хаотической гонке по найму сотрудников, чтобы ускорить вывод на рынок своего первого коммерческого продукта — вакцины от COVID-19. Moderna почти удвоила численность своего персонала: с примерно 830 сотрудников по состоянию на 31 марта 2020 года до примерно 1500 сотрудников по состоянию на 31 марта 2021 года. Теперь у нее более 5000 сотрудников по всему миру.
Сделка с OpenAI также трансформировала всю работу. В настоящее время компания разработала более 3 000 специализированных версий ChatGPT, называемых GPTs, которые предназначены для упрощения выполнения определенных задач, включая выбор дозы для клинических испытаний и помощь в составлении ответов на вопросы регулирующих органов.
https://www.wsj.com/articles/why-moderna-merged-its-tech-and-hr-departments-95318c2a
Переход Moderna к объединению технологий и человеческих ресурсов в одну функцию является последним признаком того, что AI приносит большие изменения в оргструктуры.
В конце прошлого года биотехнологическая компания объявила о создании новой должности директора по персоналу и цифровым технологиям, назначив на эту должность своего директора по кадрам Трейси Франклин.
Франклин перестраивает команды по всей компании на основе того, какую работу лучше всего выполняют люди, а какую можно автоматизировать с помощью технологий, включая технологии, которые она использует в партнерстве с OpenAI. В результате создаются, упраздняются и переосмысливаются роли.
Корпоративные технические руководители теснее, чем когда-либо, сотрудничают со своими коллегами из HR-отделов, чтобы сориентироваться в влиянии AI на рабочую силу. Ряд компаний ссылаются на рост эффективности AI для сокращения рабочих мест.
Франклин сказала, что переход на эту должность был для нее естественным развитием. Она тесно сотрудничала с тогдашним директором по информационным технологиям Брэдом Миллером в многолетних усилиях по переоценке потребностей каждого отдела и перепроектированию их с оптимальным сочетанием человеческих работников и технологических систем. Миллер, который возглавлял ряд усилий, включая партнерство компании с OpenAI, покинул Moderna в феврале.
После пандемии было много возможностей для реорганизации и оптимизации. Во время вспышки COVID-19 компания находилась в хаотической гонке по найму сотрудников, чтобы ускорить вывод на рынок своего первого коммерческого продукта — вакцины от COVID-19. Moderna почти удвоила численность своего персонала: с примерно 830 сотрудников по состоянию на 31 марта 2020 года до примерно 1500 сотрудников по состоянию на 31 марта 2021 года. Теперь у нее более 5000 сотрудников по всему миру.
Сделка с OpenAI также трансформировала всю работу. В настоящее время компания разработала более 3 000 специализированных версий ChatGPT, называемых GPTs, которые предназначены для упрощения выполнения определенных задач, включая выбор дозы для клинических испытаний и помощь в составлении ответов на вопросы регулирующих органов.
https://www.wsj.com/articles/why-moderna-merged-its-tech-and-hr-departments-95318c2a
WSJ
Why Moderna Merged Its Tech and HR Departments
The vaccine maker, which has partnered with OpenAI since 2023, is rethinking how it does workforce planning thanks to the growing capabilities of AI and other tech.
Минэнерго США запускает суперкомпьютер Doudna с интегрированным AI
Лаборатория Министерства энергетики США в Беркли выбрала Dell для поставки флагманского суперкомпьютера к 2026 г. Названный в честь лауреата Нобелевской премии по химии Дженнифер Дудны (Jennifer Doudna), кластер объединит возможности классических вычислений и AI-ускорение, что, как ожидается, даст более чем десятикратный прирост производительности по сравнению с текущей системой лаборатории.
В основу конструкции легли специализированные чипы Nvidia — как для высокоточных симуляций (64-битные вычисления), так и для AI-задач с переменной точностью (16- и 8-битные инструкции). Новое поколение ARM-процессоров позволит гибко перераспределять ресурсы между научными расчётами и обучением AI-моделей.
Министерство энергетики вложило $1,8 млрд за 8 лет в достижение экзафлопсного масштаба суперкомпьютеров. Первая такая машина, El Capitan, за $600 млн заработала в Ливерморской лаборатории. Стоимость Doudna пока не раскрывается.
Три предыдущие экзафлопсные машины минэнерго заказывало у Hewlett Packard Enterprise. Dell готовит универсальную архитектуру, которая пойдёт дальше индивидуальных лабораторных сборок и задаст стандарт для будущего научного суперкомпьютинга со встроенным AI. Мощность новойустановки также пока не афишируется. По предварительным оценкам, она будет в
несколько раз больше, чем у El Capitan.
Doudna может стать самым мощным инструментом министерства для тренировки AI-алгоритмов и моделирования: от проектирования термоядерных реакторов до изучения теплообмена в геотермальных установках. Платформа найдёт применение у 11 тыс. учёных: от моделирования квантовых компьютеров с помощью ПО Nvidia до ускорения симуляций климатических процессов. Глава Минэнерго США Крис Райт сравнил создание новой системы с Манхэттенским проектом: «Чтобы выиграть глобальную гонку в AI, нам нужен инструмент такого уровня».
#news #вычисления #AI
https://www.nytimes.com/2025/05/29/technology/energy-department-supercomputer-ai.html?smid=nytcore-ios-share&referringSource=articleShare
Лаборатория Министерства энергетики США в Беркли выбрала Dell для поставки флагманского суперкомпьютера к 2026 г. Названный в честь лауреата Нобелевской премии по химии Дженнифер Дудны (Jennifer Doudna), кластер объединит возможности классических вычислений и AI-ускорение, что, как ожидается, даст более чем десятикратный прирост производительности по сравнению с текущей системой лаборатории.
В основу конструкции легли специализированные чипы Nvidia — как для высокоточных симуляций (64-битные вычисления), так и для AI-задач с переменной точностью (16- и 8-битные инструкции). Новое поколение ARM-процессоров позволит гибко перераспределять ресурсы между научными расчётами и обучением AI-моделей.
Министерство энергетики вложило $1,8 млрд за 8 лет в достижение экзафлопсного масштаба суперкомпьютеров. Первая такая машина, El Capitan, за $600 млн заработала в Ливерморской лаборатории. Стоимость Doudna пока не раскрывается.
Три предыдущие экзафлопсные машины минэнерго заказывало у Hewlett Packard Enterprise. Dell готовит универсальную архитектуру, которая пойдёт дальше индивидуальных лабораторных сборок и задаст стандарт для будущего научного суперкомпьютинга со встроенным AI. Мощность новойустановки также пока не афишируется. По предварительным оценкам, она будет в
несколько раз больше, чем у El Capitan.
Doudna может стать самым мощным инструментом министерства для тренировки AI-алгоритмов и моделирования: от проектирования термоядерных реакторов до изучения теплообмена в геотермальных установках. Платформа найдёт применение у 11 тыс. учёных: от моделирования квантовых компьютеров с помощью ПО Nvidia до ускорения симуляций климатических процессов. Глава Минэнерго США Крис Райт сравнил создание новой системы с Манхэттенским проектом: «Чтобы выиграть глобальную гонку в AI, нам нужен инструмент такого уровня».
#news #вычисления #AI
https://www.nytimes.com/2025/05/29/technology/energy-department-supercomputer-ai.html?smid=nytcore-ios-share&referringSource=articleShare
NY Times
Energy Dept. Unveils Supercomputer That Merges With A.I.
The new supercomputer shows the increasing desire of government labs to adopt more technologies from commercial artificial intelligence systems.
Квантовый AI: Европа обозначила стратегию технологического будущего
Группа ведущих европейских учёных опубликовала масштабную «белую книгу» о квантовых вычислениях и AI. Авторы предупреждают: на горизонте не просто технологический прорыв, а смена самой вычислительной парадигмы. Те, кто сегодня создаст экосистему из талантов, инфраструктуры и стандартов, получат стратегическое преимущество на десятилетия.
AI и квантовые технологии развиваются с разной скоростью, но вместе создают уникальные возможности. Квантовые алгоритмы могут ускорить обучение, оптимизацию и логический вывод, а AI — помочь проектировать квантовое «железо», компенсировать ошибки и управлять сложными квантовыми системами. AI позволяет корректировать шумы, оптимизировать схемы, проводить квантовую томографию и автоматическую калибровку кубитов.
США лидируют в патентной активности, Китай активно наращивает мощности, а ЕС рискует остаться в роли догоняющего. Примеры открытых моделей вроде DeepSeek показывают, что даже небольшие команды способны изменить баланс.
Три горизонта развития:
1. Сегодня — AI помогает квантовым системам: оптимизация, диагностика, управление.
2. Среднесрочная перспектива — гибридные квантово-классические решения для промышленных задач.
3. Будущее — полностью квантовые AI-системы с принципиально новым мышлением и архитектурой.
Рекомендации авторов:
• Инвестировать параллельно в фундаментальные исследования, прикладную разработку и инфраструктуру, включая квантовые и классические суперкомпьютеры.
• Создавать открытые стандарты, платформы и инструменты обмена, но защищать интеллектуальные права.
• Готовить специалистов на стыке AI и квантовых технологий.
• Учитывать энергоэффективность гибридных систем.
#news #вычисления #AI #политика
https://arxiv.org/pdf/2505.23860
Группа ведущих европейских учёных опубликовала масштабную «белую книгу» о квантовых вычислениях и AI. Авторы предупреждают: на горизонте не просто технологический прорыв, а смена самой вычислительной парадигмы. Те, кто сегодня создаст экосистему из талантов, инфраструктуры и стандартов, получат стратегическое преимущество на десятилетия.
AI и квантовые технологии развиваются с разной скоростью, но вместе создают уникальные возможности. Квантовые алгоритмы могут ускорить обучение, оптимизацию и логический вывод, а AI — помочь проектировать квантовое «железо», компенсировать ошибки и управлять сложными квантовыми системами. AI позволяет корректировать шумы, оптимизировать схемы, проводить квантовую томографию и автоматическую калибровку кубитов.
США лидируют в патентной активности, Китай активно наращивает мощности, а ЕС рискует остаться в роли догоняющего. Примеры открытых моделей вроде DeepSeek показывают, что даже небольшие команды способны изменить баланс.
Три горизонта развития:
1. Сегодня — AI помогает квантовым системам: оптимизация, диагностика, управление.
2. Среднесрочная перспектива — гибридные квантово-классические решения для промышленных задач.
3. Будущее — полностью квантовые AI-системы с принципиально новым мышлением и архитектурой.
Рекомендации авторов:
• Инвестировать параллельно в фундаментальные исследования, прикладную разработку и инфраструктуру, включая квантовые и классические суперкомпьютеры.
• Создавать открытые стандарты, платформы и инструменты обмена, но защищать интеллектуальные права.
• Готовить специалистов на стыке AI и квантовых технологий.
• Учитывать энергоэффективность гибридных систем.
#news #вычисления #AI #политика
https://arxiv.org/pdf/2505.23860
Китайские учёные разработали способ возвращать к жизни литий-ионные батареи с помощью молекулы, подобранной AI
Группа химиков из Университета Фудань под руководством Юэ Гао (Yue Gao) использовала AI-модель, обученную на базе химических реакций, чтобы найти вещество, способное «вливаться» в стареющую батарею и восстанавливать её ёмкость. Технология способна радикально сократить отходы от электромобилей и снизить потребность в производстве новых аккумуляторов.
Исследователи сравнили метод с внутривенным уколом: химический раствор трифторометансульфинат лития (LiSO₂CF₃) вводится в электролит батареи, позволяя литий-ионным ячейкам восстанавливать функциональность. В результате аккумулятор на основе литий-железо-фосфата (LFP), который обычно «умирает» после 2 тыс. циклов зарядки-разрядки, выдержал почти 12 тыс. циклов, восстанавливая до 96% своей ёмкости каждый раз.
Метод также сработал на других типах батарей, включая популярные никель-марганец-кобальтовые.
К 2040 г. количество отслуживших литий-ионных батарей вырастет с 900 тыс. тонн до 20,5 млн тонн. Только в Китае ежегодно выходят из строя 2,8 млн тонн. Сейчас старые аккумуляторы либо используют в менее энергоёмких устройствах, либо дробят в «чёрную массу» для извлечения части сырья.
Университет Фудань уже сотрудничает с корпорацией — производителем аккумуляторных материалов и другой химии Zhejiang Yongtai для коммерциализации технологии. Перед массовым внедрением метод нужно адаптировать под разные химические составы батарей, протестировать безопасность восстановленных элементов и переосмыслить архитектуру аккумуляторных блоков для обеспечения доступа к «инъекциям».
Научная статья
#news #аккумуляторы #AI
https://www.scientificamerican.com/article/reviving-dead-lithium-ion-batteries-with-an-ai-derived-electrolyte-solution/
Группа химиков из Университета Фудань под руководством Юэ Гао (Yue Gao) использовала AI-модель, обученную на базе химических реакций, чтобы найти вещество, способное «вливаться» в стареющую батарею и восстанавливать её ёмкость. Технология способна радикально сократить отходы от электромобилей и снизить потребность в производстве новых аккумуляторов.
Исследователи сравнили метод с внутривенным уколом: химический раствор трифторометансульфинат лития (LiSO₂CF₃) вводится в электролит батареи, позволяя литий-ионным ячейкам восстанавливать функциональность. В результате аккумулятор на основе литий-железо-фосфата (LFP), который обычно «умирает» после 2 тыс. циклов зарядки-разрядки, выдержал почти 12 тыс. циклов, восстанавливая до 96% своей ёмкости каждый раз.
Метод также сработал на других типах батарей, включая популярные никель-марганец-кобальтовые.
К 2040 г. количество отслуживших литий-ионных батарей вырастет с 900 тыс. тонн до 20,5 млн тонн. Только в Китае ежегодно выходят из строя 2,8 млн тонн. Сейчас старые аккумуляторы либо используют в менее энергоёмких устройствах, либо дробят в «чёрную массу» для извлечения части сырья.
Университет Фудань уже сотрудничает с корпорацией — производителем аккумуляторных материалов и другой химии Zhejiang Yongtai для коммерциализации технологии. Перед массовым внедрением метод нужно адаптировать под разные химические составы батарей, протестировать безопасность восстановленных элементов и переосмыслить архитектуру аккумуляторных блоков для обеспечения доступа к «инъекциям».
Научная статья
#news #аккумуляторы #AI
https://www.scientificamerican.com/article/reviving-dead-lithium-ion-batteries-with-an-ai-derived-electrolyte-solution/
Scientific American
Reviving Dead Lithium-Ion Batteries with an AI-Derived Electrolyte Solution
Electric vehicles leave behind mountains of dead lithium-ion batteries. A new “injection” brings them back to life
Cohere ищет $500 млн, чтобы догнать OpenAI и Anthropic
Канадский AI-стартап Cohere ведёт переговоры о привлечении более $500 млн. За последние 4 месяца Cohere нарастил годовую выручку в 2 раза до $100 млн, но для дальнейшего роста ему нужны ресурсы.
Стартап стремится сократить отставание от лидеров индустрии — OpenAI, Google и Anthropic. Компания рассчитывает на оценку от $5,5 до $6,5 млрд. Это значительно ниже показателей конкурентов: в апреле OpenAI оценили в $300 млрд, а Anthropic в марте — в $61,5 млрд.
Основатели Cohere — бывшие исследователи из Google Эйдан Гомес (Aidan Gomez), Ник Фрост (Nick Frosst) и Иван Чжан (Ivan Zhang). Гомес является соавтором статьи «Attention Is All You Need», которая заложила основу трансформеров, архитектуры, лежащей в основе всех современных больших языковых моделей.
В отличие от OpenAI, компания делает ставку на корпоративных клиентов и конфиденциальность, а не на массового пользователя. Среди продуктов — линейка Aya (многоязычные open-source модели) и новая платформа North, которая помогает компаниям создавать AI-агентов для автоматизации офисных задач.
В это время Meta*, Mistral и DeepSeek также предлагают открытые модели. Дополнительное давление оказывают AI-стартапы вроде Anysphere с инструментом Cursor и оценкой $2,5 млрд.
*организация запрещена в России и признана экстремистской
#news #стартапы #AI
https://www.ft.com/content/a2398760-2f0f-4ba2-8319-6b25ff949f0f
Канадский AI-стартап Cohere ведёт переговоры о привлечении более $500 млн. За последние 4 месяца Cohere нарастил годовую выручку в 2 раза до $100 млн, но для дальнейшего роста ему нужны ресурсы.
Стартап стремится сократить отставание от лидеров индустрии — OpenAI, Google и Anthropic. Компания рассчитывает на оценку от $5,5 до $6,5 млрд. Это значительно ниже показателей конкурентов: в апреле OpenAI оценили в $300 млрд, а Anthropic в марте — в $61,5 млрд.
Основатели Cohere — бывшие исследователи из Google Эйдан Гомес (Aidan Gomez), Ник Фрост (Nick Frosst) и Иван Чжан (Ivan Zhang). Гомес является соавтором статьи «Attention Is All You Need», которая заложила основу трансформеров, архитектуры, лежащей в основе всех современных больших языковых моделей.
В отличие от OpenAI, компания делает ставку на корпоративных клиентов и конфиденциальность, а не на массового пользователя. Среди продуктов — линейка Aya (многоязычные open-source модели) и новая платформа North, которая помогает компаниям создавать AI-агентов для автоматизации офисных задач.
В это время Meta*, Mistral и DeepSeek также предлагают открытые модели. Дополнительное давление оказывают AI-стартапы вроде Anysphere с инструментом Cursor и оценкой $2,5 млрд.
*организация запрещена в России и признана экстремистской
#news #стартапы #AI
https://www.ft.com/content/a2398760-2f0f-4ba2-8319-6b25ff949f0f
Ft
AI start-up Cohere seeks $500mn in effort to catch up to OpenAI and Anthropic
Canadian group seeks valuation of up to $6.5bn but rivals have soared far higher in comparison
Apple представила редизайн и ряд AI-обновлений, но без прорывов
Apple провела ежегодную конференцию WWDC 2025 без громких анонсов, сконцентрировавшись на визуальных и программных обновлениях. Акцент на AI оказался скромным, что разочаровало инвесторов — акции в моменте упали на 1,2%.
Liquid Glass — крупнейший редизайн с 2013 года
Apple изменила внешний вид всех ОС: прозрачные кнопки, закруглённые элементы, анимации, «стеклянный» эффект. Новый дизайн вдохновлён VisionOS и станет доступен в iOS 26, macOS 26 и других системах этой осенью.
Переход к «годовым» названиям ОС
Теперь системы будут называться по году выпуска: iOS 26, iPadOS 26, macOS 26 и т.д. Это должно упростить навигацию и подчеркнуть ежегодный цикл обновлений.
AI-нововведения
Apple расширила Apple Intelligence, но прорывов не показала. Siri не обновлён, полноценный голосовой помощник с «агентными» функциями снова отложен. Презентация вызвала критику аналитиков и невыгодные для Apple сравнения с конкурентами.
Интеграция ChatGPT в iOS
Теперь можно отправлять скриншоты в ChatGPT для распознавания текста или описания изображения. Также AI интегрирован в перевод звонков в реальном времени.
Функция локального AI-переводческая
iPhone сможет переводить речь во время звонка, синтезируя голос другого участника на нужном языке. Всё работает без облака, только на устройстве.
Доступ к AI-моделям Apple для разработчиков
Apple открывает локальные модели для сторонних приложений. Это позволит внедрять AI-функции, которые работают офлайн — например, создание текстов на основе заметок.
Sherlocking сторонних приложений
Apple встроила функции популярных приложений в свои системы:
📍Spotlight получил функциональность Raycast (быстрые действия, команды, Intents API).
📍Wallet научился отслеживать заказы, как приложения для отслеживания посылок.
📍Call Assist — альтернатива Truecaller и Robokiller.
📍Запись подкастов — аналог Riverside.
📍Notes для Apple Watch — замена сторонним заметочным приложениям.
📍Flight tracking — функции мониторинга вылетов перенесены в Wallet и Maps.
📍AI в Xcode — встроенная помощь на базе ChatGPT.
Обновления встроенных приложений
Safari получил полноэкранный режим, Camera — упрощённый интерфейс, Phone — объединённый экран для избранного, истории и голосовой почты. Messages — кастомные фоны, опросы, фильтрация спама.
Новые функции для iPad и macOS
iPadOS 26 теперь поддерживает плавающее окно, меню команд и указатель. macOS 26 (кодовое имя Tahoe) получил улучшенный Spotlight с возможностью выполнять действия прямо из поиска.
Vision Pro: поддержка геймпадов PS VR2
Теперь гарнитура будет поддерживать контроллеры PlayStation и получит новые способы взаимодействия, включая навигацию движением глаз и пространственные виджеты.
Live Translation в FaceTime и Messages
AI-перевод встроен в мессенджер, звонки и видеосвязь, с возможностью озвучки или отображения субтитров на лету.
AirPods как пульт для камеры
AirPods 4 и Pro 2 получат возможность делать фото касанием и записывать голос в шумной обстановке благодаря функции voice isolation.
#news #бигтехи
https://developer.apple.com/wwdc25/
Apple провела ежегодную конференцию WWDC 2025 без громких анонсов, сконцентрировавшись на визуальных и программных обновлениях. Акцент на AI оказался скромным, что разочаровало инвесторов — акции в моменте упали на 1,2%.
Liquid Glass — крупнейший редизайн с 2013 года
Apple изменила внешний вид всех ОС: прозрачные кнопки, закруглённые элементы, анимации, «стеклянный» эффект. Новый дизайн вдохновлён VisionOS и станет доступен в iOS 26, macOS 26 и других системах этой осенью.
Переход к «годовым» названиям ОС
Теперь системы будут называться по году выпуска: iOS 26, iPadOS 26, macOS 26 и т.д. Это должно упростить навигацию и подчеркнуть ежегодный цикл обновлений.
AI-нововведения
Apple расширила Apple Intelligence, но прорывов не показала. Siri не обновлён, полноценный голосовой помощник с «агентными» функциями снова отложен. Презентация вызвала критику аналитиков и невыгодные для Apple сравнения с конкурентами.
Интеграция ChatGPT в iOS
Теперь можно отправлять скриншоты в ChatGPT для распознавания текста или описания изображения. Также AI интегрирован в перевод звонков в реальном времени.
Функция локального AI-переводческая
iPhone сможет переводить речь во время звонка, синтезируя голос другого участника на нужном языке. Всё работает без облака, только на устройстве.
Доступ к AI-моделям Apple для разработчиков
Apple открывает локальные модели для сторонних приложений. Это позволит внедрять AI-функции, которые работают офлайн — например, создание текстов на основе заметок.
Sherlocking сторонних приложений
Apple встроила функции популярных приложений в свои системы:
📍Spotlight получил функциональность Raycast (быстрые действия, команды, Intents API).
📍Wallet научился отслеживать заказы, как приложения для отслеживания посылок.
📍Call Assist — альтернатива Truecaller и Robokiller.
📍Запись подкастов — аналог Riverside.
📍Notes для Apple Watch — замена сторонним заметочным приложениям.
📍Flight tracking — функции мониторинга вылетов перенесены в Wallet и Maps.
📍AI в Xcode — встроенная помощь на базе ChatGPT.
Обновления встроенных приложений
Safari получил полноэкранный режим, Camera — упрощённый интерфейс, Phone — объединённый экран для избранного, истории и голосовой почты. Messages — кастомные фоны, опросы, фильтрация спама.
Новые функции для iPad и macOS
iPadOS 26 теперь поддерживает плавающее окно, меню команд и указатель. macOS 26 (кодовое имя Tahoe) получил улучшенный Spotlight с возможностью выполнять действия прямо из поиска.
Vision Pro: поддержка геймпадов PS VR2
Теперь гарнитура будет поддерживать контроллеры PlayStation и получит новые способы взаимодействия, включая навигацию движением глаз и пространственные виджеты.
Live Translation в FaceTime и Messages
AI-перевод встроен в мессенджер, звонки и видеосвязь, с возможностью озвучки или отображения субтитров на лету.
AirPods как пульт для камеры
AirPods 4 и Pro 2 получат возможность делать фото касанием и записывать голос в шумной обстановке благодаря функции voice isolation.
#news #бигтехи
https://developer.apple.com/wwdc25/
Apple Developer
WWDC25
Join the worldwide developer community online for a week of technology and creativity.
Tesla теряет руководителя проекта Optimus
Руководитель проекта по созданию антропоморфного робота Tesla Optimus — Милан Ковач (Milan Kovac) — покидает компанию, что оказывается ощутимым ударом для направления. Ковач, возглавивший проект в 2022 году, подтвердил уход на платформе X, сославшись на желание проводить больше времени с семьёй. При этом он заявил о неизменной поддержке Маска и команды.
Руководство над Optimus переходит к Ашоку Эллусвами (Ashok Elluswamy), который также возглавляет отдел разработки автопилота. Его команда параллельно готовит запуск сервиса роботакси в Остине, намеченный на июнь.
Уход Ковача происходит на фоне общей неопределённости в Tesla: компания переживает внутренние перестройки, а Маск вновь сосредоточил внимание на автопроизводстве. Ранее Маск называл робототехнику ключевым бизнесом Tesla в будущем.
#news #роботы #политика
https://www.theinformation.com/briefings/teslas-optimus-humanoid-leader-leaves-company
Руководитель проекта по созданию антропоморфного робота Tesla Optimus — Милан Ковач (Milan Kovac) — покидает компанию, что оказывается ощутимым ударом для направления. Ковач, возглавивший проект в 2022 году, подтвердил уход на платформе X, сославшись на желание проводить больше времени с семьёй. При этом он заявил о неизменной поддержке Маска и команды.
Руководство над Optimus переходит к Ашоку Эллусвами (Ashok Elluswamy), который также возглавляет отдел разработки автопилота. Его команда параллельно готовит запуск сервиса роботакси в Остине, намеченный на июнь.
Уход Ковача происходит на фоне общей неопределённости в Tesla: компания переживает внутренние перестройки, а Маск вновь сосредоточил внимание на автопроизводстве. Ранее Маск называл робототехнику ключевым бизнесом Tesla в будущем.
#news #роботы #политика
https://www.theinformation.com/briefings/teslas-optimus-humanoid-leader-leaves-company
The Information
Tesla’s Optimus Humanoid Leader Leaves Company
The leader of Tesla’s Optimus humanoid robotics program, Milan Kovac, is leaving the company, a setback for what CEO Elon Musk has said will eventually become a core part of the business.
Kovac, who first joined the company in 2016 and took over Optimus…
Kovac, who first joined the company in 2016 and took over Optimus…
Экспонентизация математики
Из всех областей современной науки математика наименее всего подверглась цифровизации, автоматизации. Рост количества статей по всем областям математики составляет менее одного процента. По другим наукам - физика, биология и др. - идет экспоненциальный рост. Даже современная волна генеративного AI не помогает - математика все еще тяжелый умственный труд людей у доски для рисования.
Разложение проблем на полезные леммы — трудоемкий и ручной процесс. Математики используют свои знания и опыт для изучения лемм-кандидатов, которые, будучи составленными вместе, доказывают теоремы. В идеале эти леммы можно обобщить за пределами специфики текущей проблемы, чтобы их можно было легко понять и перенести в новые контексты.
Доказательство таких лемм-кандидатов — это медленный, трудоемкий и итеративный процесс. Предполагаемые доказательства могут иметь пробелы, такие как пробелы в оригинальном доказательстве Уайлса последней теоремы Ферма, на исправление которого потребовалось более года дополнительной работы. Теоретически формализация в языках программирования (Lean) могла бы помочь автоматизировать доказательства, но перевод из математики в код и обратно остается чрезвычайно сложным. Последние достижения в области AI предполагают возможность увеличения скорости прогресса в математике. Тем не менее, существует большой разрыв между современными возможностями AI и исследованиями в области чистой математики. DeepMind и OpenAI показывают интересные решения уровня усложненной школьной математики. Решений, пригодных для чистой научной математики, по-прежнему нет.
При этом, математика является источником значительных технологических достижений, включая оборонные технологии. В апреле DARPA (американское оборонное агентство перспективных исследований) выбрало абстрактную математику в качестве одной из своих новых целей.
Цель Exponentiating Mathematics (expMath) — радикально ускорить темпы прогресса в области чистой математики путем разработки со-pilot AI, способного предлагать и доказывать полезные абстракции.
expMath будет включать команды, сосредоточенные на разработке AI, способного к автоматической декомпозиции и автоматической (не)формализации, и команды, сосредоточенные на оценке в отношении математики профессионального уровня. Результаты конкурса будут объявлены в 2028 году.
https://www.darpa.mil/research/programs/expmath-exponential-mathematics
Из всех областей современной науки математика наименее всего подверглась цифровизации, автоматизации. Рост количества статей по всем областям математики составляет менее одного процента. По другим наукам - физика, биология и др. - идет экспоненциальный рост. Даже современная волна генеративного AI не помогает - математика все еще тяжелый умственный труд людей у доски для рисования.
Разложение проблем на полезные леммы — трудоемкий и ручной процесс. Математики используют свои знания и опыт для изучения лемм-кандидатов, которые, будучи составленными вместе, доказывают теоремы. В идеале эти леммы можно обобщить за пределами специфики текущей проблемы, чтобы их можно было легко понять и перенести в новые контексты.
Доказательство таких лемм-кандидатов — это медленный, трудоемкий и итеративный процесс. Предполагаемые доказательства могут иметь пробелы, такие как пробелы в оригинальном доказательстве Уайлса последней теоремы Ферма, на исправление которого потребовалось более года дополнительной работы. Теоретически формализация в языках программирования (Lean) могла бы помочь автоматизировать доказательства, но перевод из математики в код и обратно остается чрезвычайно сложным. Последние достижения в области AI предполагают возможность увеличения скорости прогресса в математике. Тем не менее, существует большой разрыв между современными возможностями AI и исследованиями в области чистой математики. DeepMind и OpenAI показывают интересные решения уровня усложненной школьной математики. Решений, пригодных для чистой научной математики, по-прежнему нет.
При этом, математика является источником значительных технологических достижений, включая оборонные технологии. В апреле DARPA (американское оборонное агентство перспективных исследований) выбрало абстрактную математику в качестве одной из своих новых целей.
Цель Exponentiating Mathematics (expMath) — радикально ускорить темпы прогресса в области чистой математики путем разработки со-pilot AI, способного предлагать и доказывать полезные абстракции.
expMath будет включать команды, сосредоточенные на разработке AI, способного к автоматической декомпозиции и автоматической (не)формализации, и команды, сосредоточенные на оценке в отношении математики профессионального уровня. Результаты конкурса будут объявлены в 2028 году.
https://www.darpa.mil/research/programs/expmath-exponential-mathematics
IonQ покупает Oxford Ionics за $1,08 млрд для усиления позиций в квантовых технологиях
После объявления сделки акции IonQ выросли почти на 4%, а капитализация компании достигла $10,15 млрд. Oxford Ionics специализируется на новых способах управления кубитами. Основатели компании — Крис Баланс (Chris Balance) и Том Харти (Tom Harty) — останутся в IonQ после завершения сделки. Сделку завершат в этом году, она будет частично оплачена деньгами, а частично — акциями. Количество акций, которые выпустит IonQ, будет зависеть от уровня их цены в диапазоне $30,22 – $50,37 за 20 дней до завершения сделки.
Несмотря на пока низкие доходы квантовых компаний IonQ и Rigetti, технология считается стратегически важной, особенно в сферах кибербезопасности и медицины. В 2024 году IonQ уже приобрела стартап Lightsynq, занимающийся квантовой памятью. При этом глава Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang), ранее скептически оценивавший перспективы практического применения квантовых вычислений, заявил в марте об открытии собственного исследовательского центра в этой области.
#news #кванты #стартапы
https://www.reuters.com/world/uk/quantum-computing-firm-ionq-acquire-uk-based-oxford-ionics-108-billion-2025-06-09/
После объявления сделки акции IonQ выросли почти на 4%, а капитализация компании достигла $10,15 млрд. Oxford Ionics специализируется на новых способах управления кубитами. Основатели компании — Крис Баланс (Chris Balance) и Том Харти (Tom Harty) — останутся в IonQ после завершения сделки. Сделку завершат в этом году, она будет частично оплачена деньгами, а частично — акциями. Количество акций, которые выпустит IonQ, будет зависеть от уровня их цены в диапазоне $30,22 – $50,37 за 20 дней до завершения сделки.
Несмотря на пока низкие доходы квантовых компаний IonQ и Rigetti, технология считается стратегически важной, особенно в сферах кибербезопасности и медицины. В 2024 году IonQ уже приобрела стартап Lightsynq, занимающийся квантовой памятью. При этом глава Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang), ранее скептически оценивавший перспективы практического применения квантовых вычислений, заявил в марте об открытии собственного исследовательского центра в этой области.
#news #кванты #стартапы
https://www.reuters.com/world/uk/quantum-computing-firm-ionq-acquire-uk-based-oxford-ionics-108-billion-2025-06-09/
Reuters
IonQ to buy Oxford Ionics for $1.08 billion to expand quantum computing research
IonQ will acquire its British peer Oxford Ionics for $1.08 billion, the companies said on Monday, helping the U.S.-based quantum computing firm deepen its research expertise in the complex technology that is seeing booming investor interest.
Китай представил QiMeng — AI-систему чип-дизайна без участия инженеров
Государственная лаборатория процессоров и Центр интеллектуального программного обеспечения при академии наук Китая разработали QiMeng — полностью автоматизированную систему проектирования чипов. Решение способно заменить команду разработчиков и ускорить процесс создания чипов от недель до нескольких дней.
Система состоит из трёх уровней: на нижнем — специализированная модель процессора, в центре — агент по проектированию аппаратного и программного обеспечения, на верхнем — приложения для проектирования различных чипов.
Запуск QiMeng происходит на фоне давления США на поставщиков ПО автоматизированного проектирования. Новый инструмент должен помочь Пекину сократить зависимость от зарубежных технологий в критической области полупроводников.
QiMeng построена на базе больших языковых моделей и доступна на GitHub
#news #AI
https://www.scmp.com/tech/policy/article/3313889/chinese-academy-launches-automated-system-speed-chip-design-amid-us-software-curbs
Государственная лаборатория процессоров и Центр интеллектуального программного обеспечения при академии наук Китая разработали QiMeng — полностью автоматизированную систему проектирования чипов. Решение способно заменить команду разработчиков и ускорить процесс создания чипов от недель до нескольких дней.
Система состоит из трёх уровней: на нижнем — специализированная модель процессора, в центре — агент по проектированию аппаратного и программного обеспечения, на верхнем — приложения для проектирования различных чипов.
Запуск QiMeng происходит на фоне давления США на поставщиков ПО автоматизированного проектирования. Новый инструмент должен помочь Пекину сократить зависимость от зарубежных технологий в критической области полупроводников.
QiMeng построена на базе больших языковых моделей и доступна на GitHub
#news #AI
https://www.scmp.com/tech/policy/article/3313889/chinese-academy-launches-automated-system-speed-chip-design-amid-us-software-curbs
GitHub
QiMENG
QiMENG has 17 repositories available. Follow their code on GitHub.
Топы бигтехов образуют корпус руководителей инноваций армии США
В составе армии США создан «Отряд 201: Корпус руководителей инноваций», объединяющий высокопоставленных руководителей американских технологических компаний для работы на полставки в армейском резерве в качестве старших советников.
Они будет привлекаться для работы над целевыми проектами в области оперативного внедрения и масштабирования коммерческих инноваций в сферу военных технологий.
13 июня 2025 года присягу приняли 4 новоиспеченных подполковника запаса:
• Шьям Санкар, главный технический директор Palantir;
• Эндрю Босворт, главный технический директор Meta*;
• Кевин Вейл, главный директор по продуктам OpenAI;
• Боб МакГрю, советник Thinking Machines Lab и бывший главный научный сотрудник OpenAI.
Данный шаг является продолжением политики Пентагона по сокращению времени внедрения передовых технологий, в первую очередь AI, в продукцию военного назначения.
В условиях обострения геополитической обстановки в мире долгосрочные проекты вроде тех, которыми традиционно занимается DARPA (Управление перспективных исследовательских проектов Министерства обороны США), отходят на второй план. От инноваторов теперь ждут практического внедрения в кратчайшие сроки, а для этого их нужно в буквальном смысле сделать ближе к армии.
В рамках проекта Maven по созданию комплексной системы поддержки принятия решений на основе AI используются 90-дневные циклы разработки, синхронизированные с регулярными военными учениями. Такой подход позволяет оперативно выявлять плюсы и минусы разработок в моделируемых боевых условиях и вносить необходимые корректировки. Проект Maven реализуется в рамках кросс-функциональной команды, объединяющей представителей бигтехов (AWS, IBM, Microsoft, Raytheon и др.), Минобороны, боевых и научно-исследовательских подразделений армии США. Управляет проектом Национальное агентство геопространственной разведки, а в роли системного интегратора выступает компания Palantir.
Важно отметить, что новым руководителем DARPA в мае 2025 года стал Стивен Уинчелл, который до этого был главным инженером проекта Maven. Данное назначение свидетельствует о том, что DARPA ждут трансформационные изменения с прицелом на «быстрые» инновации. Мир готовится к еще большему обострению военных конфликтов, и в таких условиях выигрывает либо тот, кто сумеет изобрести «новую ядерную бомбу», либо тот, кто обеспечит оперативную и эффективную конверсию прорывных разработок в оборонный сектор. Попытки сделать первое продолжаются (проекты в области AGI, ASI), но основной акцент сегодня смещается в сторону второго. Успех в сфере военных разработок сегодня зависит от того, насколько быстро и эффективно удастся выстроить бесшовное взаимодействие между технологическими лидерами, учеными и военными.
#оборона
* признана экстремистской и запрещена в Российской Федерации
В составе армии США создан «Отряд 201: Корпус руководителей инноваций», объединяющий высокопоставленных руководителей американских технологических компаний для работы на полставки в армейском резерве в качестве старших советников.
Они будет привлекаться для работы над целевыми проектами в области оперативного внедрения и масштабирования коммерческих инноваций в сферу военных технологий.
13 июня 2025 года присягу приняли 4 новоиспеченных подполковника запаса:
• Шьям Санкар, главный технический директор Palantir;
• Эндрю Босворт, главный технический директор Meta*;
• Кевин Вейл, главный директор по продуктам OpenAI;
• Боб МакГрю, советник Thinking Machines Lab и бывший главный научный сотрудник OpenAI.
Данный шаг является продолжением политики Пентагона по сокращению времени внедрения передовых технологий, в первую очередь AI, в продукцию военного назначения.
В условиях обострения геополитической обстановки в мире долгосрочные проекты вроде тех, которыми традиционно занимается DARPA (Управление перспективных исследовательских проектов Министерства обороны США), отходят на второй план. От инноваторов теперь ждут практического внедрения в кратчайшие сроки, а для этого их нужно в буквальном смысле сделать ближе к армии.
В рамках проекта Maven по созданию комплексной системы поддержки принятия решений на основе AI используются 90-дневные циклы разработки, синхронизированные с регулярными военными учениями. Такой подход позволяет оперативно выявлять плюсы и минусы разработок в моделируемых боевых условиях и вносить необходимые корректировки. Проект Maven реализуется в рамках кросс-функциональной команды, объединяющей представителей бигтехов (AWS, IBM, Microsoft, Raytheon и др.), Минобороны, боевых и научно-исследовательских подразделений армии США. Управляет проектом Национальное агентство геопространственной разведки, а в роли системного интегратора выступает компания Palantir.
Важно отметить, что новым руководителем DARPA в мае 2025 года стал Стивен Уинчелл, который до этого был главным инженером проекта Maven. Данное назначение свидетельствует о том, что DARPA ждут трансформационные изменения с прицелом на «быстрые» инновации. Мир готовится к еще большему обострению военных конфликтов, и в таких условиях выигрывает либо тот, кто сумеет изобрести «новую ядерную бомбу», либо тот, кто обеспечит оперативную и эффективную конверсию прорывных разработок в оборонный сектор. Попытки сделать первое продолжаются (проекты в области AGI, ASI), но основной акцент сегодня смещается в сторону второго. Успех в сфере военных разработок сегодня зависит от того, насколько быстро и эффективно удастся выстроить бесшовное взаимодействие между технологическими лидерами, учеными и военными.
#оборона
* признана экстремистской и запрещена в Российской Федерации
U.S. Army Reserve
Army Reserve Soldiers front and center of Army's new Detachment 201: E
New Executive Innovation Corps brings top tech talent into the Army Reserve to bridge the commercial-military tech gap, with four tech leaders set to join as officers.
Чипы для человекоподобных роботов уже приносят заметный доход — глава TSMC
На ежегодном собрании акционеров TSMC председатель и CEO Си Си Вэй (C.C. Wei) среди прочего заявил, что рост годовой выручки в долларах по-прежнему ожидается в пределах 24–26%, несмотря на глобальные вызовы и нестабильную макроэкономику.
Особое внимание Вэй уделил сегменту человекоподобных роботов, назвав его «следующим важным применением AI». По его словам, чипы для этих устройств уже делают заметный вклад в доход компании — это не перспектива будущего, а текущая реальность, и, возможно, этот сегмент будет выделен в финансовом отчёте уже в этом году.
Он также отметил, что TSMC продолжает активно общаться не только с клиентами, но и с их заказчиками (например, Google, Amazon, Meta), чтобы избежать ошибок прошлых лет и точно рассчитать потребности в AI-чипах. Это особенно важно на фоне опасений по поводу возможного перепроизводства в 2025 году.
В вопросе о тарифах на оборудование, поставляемое в США, Вэй подчеркнул: TSMC уже предупредила власти, что пошлины повысят себестоимость сборки в Аризоне. Он отметил, что обсуждение с американской стороной идёт конструктивно, но добавил: «Это вопрос договорённостей между правительствами, а не между компаниями и государством».
Вэй подтвердил, что все ключевые AI-заказы, включая GPU и ASIC, остаются у TSMC. Во время встречи с главой NVIDIA Дженсеном Хуаном (Jensen Huang) на выставке Computex тот выразил благодарность за сотрудничество и попросил ускорить поставки.
Также подтвердилось, что TSMC не рассматривает строительство фабрик на Ближнем Востоке. По словам Вэя, для таких проектов нужна зрелая экосистема, которая сегодня существует только в США, Тайване, Японии, Китае и Европе.
#news #роботы #бигтехи
https://money.udn.com/money/story/5612/8783081
На ежегодном собрании акционеров TSMC председатель и CEO Си Си Вэй (C.C. Wei) среди прочего заявил, что рост годовой выручки в долларах по-прежнему ожидается в пределах 24–26%, несмотря на глобальные вызовы и нестабильную макроэкономику.
Особое внимание Вэй уделил сегменту человекоподобных роботов, назвав его «следующим важным применением AI». По его словам, чипы для этих устройств уже делают заметный вклад в доход компании — это не перспектива будущего, а текущая реальность, и, возможно, этот сегмент будет выделен в финансовом отчёте уже в этом году.
Он также отметил, что TSMC продолжает активно общаться не только с клиентами, но и с их заказчиками (например, Google, Amazon, Meta), чтобы избежать ошибок прошлых лет и точно рассчитать потребности в AI-чипах. Это особенно важно на фоне опасений по поводу возможного перепроизводства в 2025 году.
В вопросе о тарифах на оборудование, поставляемое в США, Вэй подчеркнул: TSMC уже предупредила власти, что пошлины повысят себестоимость сборки в Аризоне. Он отметил, что обсуждение с американской стороной идёт конструктивно, но добавил: «Это вопрос договорённостей между правительствами, а не между компаниями и государством».
Вэй подтвердил, что все ключевые AI-заказы, включая GPU и ASIC, остаются у TSMC. Во время встречи с главой NVIDIA Дженсеном Хуаном (Jensen Huang) на выставке Computex тот выразил благодарность за сотрудничество и попросил ускорить поставки.
Также подтвердилось, что TSMC не рассматривает строительство фабрик на Ближнем Востоке. По словам Вэя, для таких проектов нужна зрелая экосистема, которая сегодня существует только в США, Тайване, Японии, Китае и Европе.
#news #роботы #бигтехи
https://money.udn.com/money/story/5612/8783081
經濟日報
整理包／台積電股東會都說了什麼？ 董座魏哲家金句一次看 | 產業熱點 | 產業 | 經濟日報
「護國神山」台積電（2330）3日舉行股東會，董事長暨總裁魏哲家親自主持，以淺白用字、自信語氣和幽默感表達公司營運狀況，...
ta-cn-2025-0617.pdf
4.2 MB
LLM для китайской разведки
Китайские разведслужбы инвестируют значительные средства в AI, создавая новые инструменты для ускорения анализа, раннего оповещения об угрозах и потенциальной помощи в формировании оперативных планов во время войны.
Китай, как и США, предполагают что AI повысит эффективность и точность анализа разведданных, что позволит ему собирать больше разведданных и анализировать их быстрее и дешевле.
Исследователи группы Insikt Recorded Future изучили патентные заявки Народно-освободительной армии Китая, общедоступные контракты и другие материалы, чтобы лучше понять, как военные и разведывательные службы Китая инвестировали в AI.
в приложенном документе показано, что Китай, вероятно, использует сочетание LLM для этого: Meta и OpenAI используются наряду с китайскими моделями DeepSeek, Zhipu AI и другими.
Модели genAI могут сканировать огромные объемы собранных разведданных и выстраивать в очередь наиболее интересную информацию для изучения аналитиками-людьми.
В отчете Recorded Future показаны конкретные примеры того, как Китай мог бы использовать genAI не только для улучшения своего анализа разведданных, но и для помощи военным командирам в совершенствовании целеуказания и оперативных планов. В октябре Академия артиллерийских исследований и исследований Китая подала патентную заявку на использование различных форм разведданных для обучения военной модели. В заявке говорится о способах использования модели, таких как разработка оперативных планов и помощь аналитикам боевой разведки в анализе дружественных и вражеских сил.
Китайские разведслужбы инвестируют значительные средства в AI, создавая новые инструменты для ускорения анализа, раннего оповещения об угрозах и потенциальной помощи в формировании оперативных планов во время войны.
Китай, как и США, предполагают что AI повысит эффективность и точность анализа разведданных, что позволит ему собирать больше разведданных и анализировать их быстрее и дешевле.
Исследователи группы Insikt Recorded Future изучили патентные заявки Народно-освободительной армии Китая, общедоступные контракты и другие материалы, чтобы лучше понять, как военные и разведывательные службы Китая инвестировали в AI.
в приложенном документе показано, что Китай, вероятно, использует сочетание LLM для этого: Meta и OpenAI используются наряду с китайскими моделями DeepSeek, Zhipu AI и другими.
Модели genAI могут сканировать огромные объемы собранных разведданных и выстраивать в очередь наиболее интересную информацию для изучения аналитиками-людьми.
В отчете Recorded Future показаны конкретные примеры того, как Китай мог бы использовать genAI не только для улучшения своего анализа разведданных, но и для помощи военным командирам в совершенствовании целеуказания и оперативных планов. В октябре Академия артиллерийских исследований и исследований Китая подала патентную заявку на использование различных форм разведданных для обучения военной модели. В заявке говорится о способах использования модели, таких как разработка оперативных планов и помощь аналитикам боевой разведки в анализе дружественных и вражеских сил.
В Китае представили новую открытую модель для управления роботами
Пекинская академия искусственного интеллекта (BAAI) выпустила RoboBrain 2.0 — самую мощную на сегодня open source архитектуру для управления роботами, включая человекоподобных. Новая версия значительно превосходит RoboBrain 1.0 по способности к пространственному анализу, многозадачному планированию и замкнутому управлению (closed-loop execution).
RoboBrain 2.0 обрабатывает сложные визуальные входные данные — от мультиизображений до длинных видео в высоком разрешении — и может выполнять сложные инструкции, основанные на графах сцены. Модель объединяет визуальные и текстовые сигналы в единый поток, а затем с помощью декодера LLM формирует планы действий, определяет пространственные отношения и координаты объектов. Это критично для автономных человекоподобных роботов и сложных мобильных платформ.
По результатам тестирования RoboBrain 2.0-32B достигает лидирующих показателей в четырёх бенчмарках embodied AI: BLINK-Spatial, CV-Bench, EmbSpatial, RefSpatial, опережая как открытые модели o4-mini и Qwen2.5-VL, так и закрытые Gemini 2.5 Pro и Claude Sonnet 4. Особенно впечатляет победа в RefSpatial — прирост точности свыше 50% по сравнению с предыдущими решениями. В ближайшее время ожидается релиз версии на 32B параметров.
#news #роботы
https://huggingface.co/BAAI/RoboBrain2.0-7B
Пекинская академия искусственного интеллекта (BAAI) выпустила RoboBrain 2.0 — самую мощную на сегодня open source архитектуру для управления роботами, включая человекоподобных. Новая версия значительно превосходит RoboBrain 1.0 по способности к пространственному анализу, многозадачному планированию и замкнутому управлению (closed-loop execution).
RoboBrain 2.0 обрабатывает сложные визуальные входные данные — от мультиизображений до длинных видео в высоком разрешении — и может выполнять сложные инструкции, основанные на графах сцены. Модель объединяет визуальные и текстовые сигналы в единый поток, а затем с помощью декодера LLM формирует планы действий, определяет пространственные отношения и координаты объектов. Это критично для автономных человекоподобных роботов и сложных мобильных платформ.
По результатам тестирования RoboBrain 2.0-32B достигает лидирующих показателей в четырёх бенчмарках embodied AI: BLINK-Spatial, CV-Bench, EmbSpatial, RefSpatial, опережая как открытые модели o4-mini и Qwen2.5-VL, так и закрытые Gemini 2.5 Pro и Claude Sonnet 4. Особенно впечатляет победа в RefSpatial — прирост точности свыше 50% по сравнению с предыдущими решениями. В ближайшее время ожидается релиз версии на 32B параметров.
#news #роботы
https://huggingface.co/BAAI/RoboBrain2.0-7B