Научная новизна

ИИ-модели могут работать на чём угодно: энтузиаст запустил LLM на микроконтроллере за $10. Энтузиаст под псевдонимом SlvDev запустил небольшую языковую модель локально на микроконтроллере ESP32-S3 за $10 и добился скорости работы без малого 10 токенов в секунду. Микроконтроллер ESP32-S3 располагает 520 кбайт SRAM и 8 Мбайт псевдо-SRAM (PSRAM). Он предназначен для управления удалёнными датчиками устройствами интернета вещей и другим оборудованием — модель класса DeepSeek V4 Flash на нём запустить не получится. Вместо неё энтузиаст выбрал систему в 10 000 раз компактнее — разработанную Microsoft Research модель TinyStories с 28,9 млн параметров. В исходном виде и она оказалась слишком объёмной для ESP32-S3: при 16-битной точности ей требуются около 60 Мбайт пространства, которого на микроконтроллере просто нет. Поэтому на начальном этапе автор проекта провёл квантование — сжал веса модели с 16 до 8, а затем и до 4 битов. В результате модель стала занимать 14,9 Мбайт, и для её установки пришлось приобрести вариант микроконтроллера с флеш-памятью на 16 Мбайт. Далее энтузиаст провёл ещё одну операцию — реализовал механизм послойного встраивания (Per-layer embedding — PLE), который используется в архитектуре открытых моделей Google Gemma. В результате значительную часть весов модели или 25 млн параметров размером 12 Мбайт он перенёс во флеш-память, обращения к которой будут производиться относительно нечасто, а в оперативную память контроллера поместил лишь 2 Мбайт данных. В результате входные заголовки и кеш ключ-значение (KV) оказались в PSRAM, а для активации хватило 520 кбайт на SRAM. Благодаря этим мерам удалось получить генерацию со скоростью 9,88 токенов в секунду — быстрее, чем может читать среднестатистический человек. Модель Tiny Stories стала отличным примером для демонстрации концепции, но она только генерирует короткие истории, и этого недостаточно даже для запуска чат-бота. Есть ещё имеющая схожие размеры модель Barista, и она уже умеет отвечать на вопросы, причём генерирует токены вдвое быстрее, но только на темы, связанные с эспрессо. Обе модели слишком маленькие, чтобы делать что-то ещё, но сам факт их работы на ESP32 уже впечатляет.

OpenAI заявила о десяти прорывах в задачах, которые математики не могли решить десятилетиями Результаты получила внутренняя версия Astra - следующей крупной модели компании. Среди достижений: — построен первый явный пример не-софической группы (особого типа абстрактной алгебраической структуры, которую раньше удавалось описывать только косвенно); — опровергнута гипотеза жёсткости Конна (долгосрочное предположение в функциональном анализе о том, насколько строго определяются такие математические объекты); — доказана квантовая теорема о параллельном повторении для общих двухигровых систем (показывает, как быстро падают шансы на успех при многократном повторении квантовых игр); — доказана гипотеза Эрхарта об объёме (результат из геометрии, связанный с подсчётом точек в многомерных фигурах и их объёмами); — впервые с 1978 года улучшена общая верхняя оценка плотности упаковки сфер (то есть насколько плотно можно «уложить» шары в пространстве). По заявлению OpenAI, Astra самостоятельно нашла основные математические аргументы, а затем формализовала каждое доказательство в Lean. Вместе с машинно проверяемыми сертификатами опубликована рукопись на 249 страниц. Успешные запуски обошлись бы примерно в $2000 по тарифам Sol API. одели начинают предлагать новые доказательства для открытых задач - хотя теперь результаты должен внимательно проверить весь математический мир. Astra ещё не выпущена, и OpenAI не называет её GPT-6.

Крупные обсерватории переводят на автопилот. Ученые создали нейросеть, которая сама решает, куда направить объектив гигантского телескопа Бланко в Чили. Алгоритм обучили на многолетних архивах съемок космоса: ИИ научился моментально перестраивать график наблюдений при изменении погоды или облачности. Технология избавит астрономов от рутины и поможет выжать максимум науки из каждого часа работы дорогостоящих приборов.

Студент МФТИ стал абсолютным победителем международной математической олимпиады Иван Часовских занял первое место на Международном математическом соревновании среди студентов университетов, которое прошло в болгарском Благоевграде. Он набрал 92 балла из 100 возможных: 42 балла в первый день и максимальные 50 — во второй. Это лучший результат среди всех участников. Всего российские студенты завоевали 62 награды

Современные проблемы - современные решения. Так как все больше заявлений о приеме на работу обрабатываются ИИ, кандидаты начали добавлять промпт-инъекции в свои резюме чтобы система оценивала их как подходящих. Исследовательница Стэнфордского университета обнаружила такие сообщения в резюме, спрятанные мелким белым шрифтом, где соискатели просили ИИ «продвинуть» их на следующий этап.

#лаблыба

Неплохая идея спроецировать строение человеческого организма в виде колоды игральных карт🤔

ИИ-агенты для киберзащиты от Anthropic и OpenAI могут стать оружием злоумышленников Исследователи из института AI Now обнаружили критическую уязвимость в популярных ИИ-агентах для разработчиков — Claude Code (на базе моделей Sonnet 4.6, 5 и Opus 4.8) от Anthropic и Codex (на базе GPT-5.5) от OpenAI. Разработанный ими концепт атаки под названием "Friendly Fire" («Огонь по своим») позволяет злоумышленникам удаленно выполнить произвольный код (RCE) на устройстве пользователя. Главный парадокс этой уязвимости заключается в том, что успешный взлом происходит именно в момент, когда искусственный интеллект применяется в защитных целях. Эксплойт срабатывает, когда специалист поручает ИИ-агенту, работающему в базовом автономном режиме («auto-mode» у Claude или «auto-review» у Codex), провести аудит безопасности сторонней open-source библиотеки. Механизм атаки базируется на скрытых «промпт-инъекциях» (prompt injections), которые злоумышленники могут незаметно распределить по файлам зараженного репозитория. Инструкции для ИИ-агента прячутся прямо в стандартной документации, такой как файл README.md, и маскируют вредоносный скрипт security.sh под легитимный инструмент для локальной проверки кода. В процессе сканирования проекта обманутый ИИ-агент читает документацию, воспринимает скрытый текст как обязательное руководство к действию и самостоятельно запускает вредоносное ПО в обход фильтров безопасности, даже не требуя от пользователя подтверждения на выполнение операции. Как утверждают исследователи, данное открытие наносит серьезный удар по нарративу крупных технологических корпораций, которые активно продвигают ИИ как передовое решение для автоматизации киберзащиты. Внедрение автономных агентов парадоксальным образом создает принципиально новые векторы атак, против которых могут оказаться бессильны даже изолированные «песочницы». Эксперты настоятельно призывают организации отказаться от использования искусственного интеллекта для анализа любых непроверенных данных и чужого кода, если у ИИ-агента есть права на выполнение системных команд на устройстве, особенно когда речь идёт о критически важной инфраструктуре.

Китай завершил строительство и испытания двух крупнейших в мире сверхпроводящих магнитов для проекта «Искусственное Солнце» Это позволило преодолеть одно из главных препятствий на пути к управляемому термоядерному синтезу – технологии, которая может стать почти бесконечным источником энергии. В сухом остатке: ● Самый крупный из магнитов – тороидальный магнит длиной 21 метр и массой 582 тонны; ● Через него проходит ток силой почти 100 тысяч ампер; ● Будущий реактор должен повторять процессы, которые происходят внутри Солнца; ● Для этого водород нагревают до 100-150 миллионов градусов Цельсия, превращая его в плазму; ● Ни один материал не может выдержать такую температуру, поэтому плазма не касается стенок реактора – она удерживается в магнитном поле; ● Именно для этого нужны огромные сверхпроводящие магниты; ● Это важный шаг к созданию управляемого термоядерного синтеза, который называют «святым Граалем энергетики»; ● Такая технология может дать человечеству практически неисчерпаемый источник чистой энергии; ● По планам Китая, строительство экспериментального реактора завершится к 2027 году; ● Первую демонстрацию получения энергии с помощью термоядерного синтеза планируют провести примерно к 2030 году.

Робота-КЕНТАВРА с руками-бензопилами создали умельцы из Калифорнии. Монстр будет помогать при пожарах, на стройке и в других тяжелых условиях. При этом разработчики даже написали, как вырубить махину на случай его восстания — нужно проткнуть резервуар на груди робота, и он скопытится.

Американцы жалуются, что хлеб больше не похож на хлеб: кусочки не размокают в воде, а на ощупь напоминают пластилин. Оказалось, что производители стали добавлять в него пшеничную клейковину и сульфат кальция, чтобы сделать хлеб прочнее и более упругим. При этом такой продукт называют «натуральным» и продают как обычный хлеб.

ИИ-контент в России начнут маркировать — Владимир Путин подписал закон о регулировании искусственного интеллекта. Документ вводит понятия «национальных» и «суверенных» ИИ-моделей, а также предусматривает меры господдержки для их разработчиков. Для обучения таких систем смогут использовать государственные данные — порядок доступа определят правительство и профильные органы. Кроме того, крупные интернет-платформы с аудиторией более 500 тысяч пользователей в сутки должны будут предоставить возможность помечать аудио- и видеоматериалы, созданные нейросетями. Также закон позволяет государству обязать отдельные госинформсистемы и другие чувствительные отрасли использовать только российские ИИ-модели.