Япония тоже решила судиться за авторские права

Японские медиагиганты Nikkei и Asahi Shimbun подали в суд на нейропоисковик Perplexity, требуя по 15 миллионов долларов за использование их контента без разрешения. Уже привычная по другим компаниям история, которая теперь дошла и до Японии – после исков Disney и Universal, индийских медиамагнатов и многих других издателей.

Чем недовольны японские компании? Они обвиняют Perplexity в том, что платформа игнорировала robots.txt, копировала их статьи и выдавала неточную информацию со ссылкой на оригиналы. Мол, они тратят деньги на журналистов и редактуру, а те бесплатно пересказывают материалы, коверкают и зарабатывают на подписках. Отдельно идут обвинения в недобросовестной конкуренции.

Существующие договоры не спасают – Perplexity уже подписали соглашения о разделе доходов с Time, Fortune и Der Spiegel, но этого недостаточно. По сути, сейчас ИИ-компании пытаются загнать в угол – либо они договариваются со всеми издателями планеты, либо постоянно получают новые иски.

Причём лояльных читателей медиа не теряют, а другие и так особо к ним на сайты не заходили – поэтому создаётся ощущение, что задача не «добиться справедливости» и трафика, а банально стрясти денег и присоседиться к успеху ИИ-компаний. Интересно, а работники внутри этих медиагигантов ИИ для создания контента не используют?

ИИ-агенты нас обязательно заменят…

Точнее, тех из нас, кто тоже сначала минуту собирается с мыслями, а потом ещё 5 минут открывает сайт кинотеатра и выбирает нужный сеанс. Жаль, до выбора места и покупки билета не дошли.

Но вы не подумайте, мы ИИ очень хорошо понимаем. Лето на дворе, ленивое настроение, работать не хочется.

Apple заменили оценщиков ИИ-моделей чек-листами

После замены модель Qwen2.5-7B улучшила результаты на всех тестах

Обычно языковые модели обучают через человеческую недешёвую обратную связь. Тысячи разметчиков ставят лайки и дизлайки ответам ИИ. При этом в Apple справедливо заметили, что люди устают, противоречат друг другу и оценивают тексты субъективно.

Новый метод компании работает иначе. Для каждого запроса модель-учитель автоматически создаёт список конкретных требований. Например, в случае перевода они следующие:
• Переведено на испанский?
• Сохранён формальный тон?
• Учтена терминология?
И так далее. Модель-судья в команде с программой для проверки оценивает ответы по каждому пункту от 0 до 100 баллов. По сути, это развитие предыдущего подхода LLM-as-a-judge.

Прирост составил до 8,2% в сложных бенчмарках. Да, проект требует ИИ-судьи и дополнительных вычислений, но при этом снижает требования к дополнительным человеческим ресурсам, ведь LLM оценивает и обучает другая LLM через структурированную самооценку. В итоге скорость обучения растёт. Но нужно понимать, что метод не про безопасность и не заменяет ИИ алайнмент, а просто учит модель лучше следовать инструкциям.

Китайцы вдохновились мозгом макаки и запустили DeepSeek на нейроморфном суперкомпьютере

Китайские учёные из Университета Чжэцзян создали нейроморфный суперкомпьютер Darwin Monkey, который потребляет 2 киловатта (как электрочайник) и при этом содержит столько же нейронов, сколько кора мозга макаки. Они превзошли предыдущий рекорд от Intel по их количеству почти в два раза.

Новая машина на специализированных чипах содержит 2 миллиарда спайковых нейронов и 100 миллиардов синапсов. Это первый нейроморфный компьютер такого масштаба. Предыдущий рекордсмен Intel Hala Point располагал лишь 1,15 миллиардами нейронов при 140 тысячах ядер.

В основе Darwin Monkey лежат 960 чипов третьего поколения Darwin III, каждый из которых поддерживает 2,35 миллиона импульсных нейронов. Утверждают, что система уже запускает модель DeepSeek (версию не говорят) для логических рассуждений и математических задач, а также может симулировать работу мозга разных животных – от червей до рыб или грызунов.

Все стараются скопировать мозг человека не просто так. Архитектура трансформеров, судя по всему, может скоро упереться в потолок. И тот, кто сможет придумать и освоить новую – получит шанс доминировать на рынке ИИ и роботов. Следующим прорывом как раз могут стать спайковые нейтронные сети.

В отличие от классических процессоров, они имитируют работу биологических нейронов – активируются импульсами, отдыхают между срабатываниями и обрабатывают данные параллельно. Это снижает энергопотребление при сохранении вычислительной мощи и даёт возможность за счёт смешения нервных импульсов рождать новые знания.

Правда, до человека всё ещё далеко – у нас в голове нейронов больше 80 миллиардов. Гонка за нейроморфные технологии только начинается, и участников немного: США, Китай, Россия и ЕС ведут собственные разработки. Но это тема для отдельного поста или даже реплики.

Samsung выбирают Microsoft для телевизоров

Samsung интегрирует Copilot от Microsoft в свои телевизоры 2025 года. Новость особенно интересна на том фоне, что почти десятилетие компания была флагманским партнёром Google в области ИИ и до этого использовала Google Assistant.

Новый Copilot будет выглядеть так же, как и в веб-версии – анимированная «капля» со ртом, которая будет появляться на экране и говорить с пользователем. Помощник встроен в Tizen OS, отвечает на голосовые команды, рекомендует контент и объясняет сложные темы. Microsoft со своей стороны обещает персонализацию для пользователей, которые войдут в аккаунт.

Раньше Google был основным ИИ-партнёром Samsung. Компания делает ставку на ИИ в телевизорах – тем более что у Google колоссальное преимущество благодаря экосистеме, которая может сделать голосового помощника функциональным. Gemini Live должен когда-то превратить телевизоры в центры управления умным домом в реальном времени.

Однако Samsung решили перестраховаться и выбрали политику мультивендорности. Параллельно Microsoft договаривается с LG – очень хотят не дать Google занять этот рынок. Пока не понятно, появится ли Microsoft Copilot в российских телевизорах бренда.

Посмотрели обновления в механике отбора особо значимых проектов из индустриальных центров компетенций. Теперь они будут оцениваться с поправкой на искусственный интеллект – компании с ИИ смогут получить софинансирование из бюджета.

А если посмотреть внимательнее на кейсы? У РЖД – система прогнозирования пассажиропотока: алгоритм считает, сколько людей поедет на поездах, и помогает планировать маршруты. У Еврохима – диагностика оборудования, которая предупреждает поломки. Сейчас компании разрабатывают 26 таких решений. Звучит знакомо?

За словом «ИИ» здесь скрывается старый добрый ML, предиктивная аналитика и компьютерное зрение. Технологии проверенные и рабочие, ещё с эпохи Big Data. И это отлично, ведь они не требуют столько вычислительных ресурсов и помогают решать конкретные проблемы, а не обещают невероятные результаты (когда-нибудь потом).

В третьей волне ОЗП планируют формализовать техническую оценку: как именно подтверждать наличие ИИ и считать потенциал тиражирования. Для примера, во второй волне было 49 проектов, из которых 17 получили гранты на 3,2 миллиарда рублей.

Почему вообще акцент сделали на ИИ? Из-за слов премьер-министра Михаила Мишустина на ЦИПРе. После этого «ИИ» стал официальным критерием для приоритетной поддержки. Но важно не название, а содержание проектов. Конечно, остаётся риск перегибов: гонка за ИИ, особенно генеративным, может отодвинуть на второй план другие более скучные и важные вещи – CAD, ERP, ЧПУ, ОС и так далее.

Microsoft представили собственные ИИ-модели для голоса и текста

Компания наконец показала плоды работы над независимой от OpenAI экосистемой – речевую модель для генерации аудио MAI-Voice-1 и языковую модель общего назначения MAI-1-preview. Обе уже проходят публичное тестирование.

MAI-Voice-1, как заявляют, генерирует минуту качественного аудио за секунду всего на одной видеокарте. Модель уже работает в Copilot Daily и подкастах, а в Copilot Labs доступны демо-сценарии – от интерактивных историй до персонализированных медитаций. Логично, ведь Microsoft давно и последовательно позиционирует голос как ключевой интерфейс будущих ИИ-компаньонов.

MAI-1-preview – Mixture-of-experts модель, которая обучалась на 15 тысячах Nvidia H100. Это довольно серьёзные вычислительные мощности, хотя и недостаточные, чтобы догнать лидеров индустрии (для обучения Grok 4 использовалось 200 тысяч таких карт). Сейчас её тестируют в LMArena, платформе для сравнения языковых моделей, где она пока занимает 13 место. Модель не призвана полностью заменить ChatGPT, но будет более эффективной в отдельных сценариях.

Как мы уже писали, Microsoft стремится снизить критическую зависимость от OpenAI после кризиса с отстранением Сэма Альтмана в 2023 году и попыток OpenAI найти других партнёров. Собственные модели – это страховка от подобных потрясений.

Google наконец выкатывает ИИ-аватары в своём видеоредакторе Vids – функцию, которую обещали ещё в мае на Google I/O. Компания заходит на территорию HeyGen, Synthesia и D-ID.

Чтобы сделать аватара, нужно зайти на сайт Google Vids, выбрать один из двенадцати образов, вбить текст – и через несколько минут получить готовое видео. По крайней мере, на бумаге так, проверить не получилось. Мы ждали, ждали, а функция так и не появилась – Гугл любят что-то громко анонсировать, а потом не раскатывать неделями. Вдруг вам повезло больше.

• лимиты пока скромные: 20 роликов в неделю
• максимальная длительность 30 секунд
• поддерживается только английский язык
• сделать аватар на основе своего фото или видео нельзя
• Функция доступна только корпоративным клиентам Workspace и подписчикам Gemini AI

В данном случае упор сделан на корпоративный сегмент, которому нужны обучающие ролики, объяснения политик компании, демонстрации продуктов. ИИ-аватары как раз решают проблему масштаба – когда нужно наштамповать десятки однотипных видео без актёров.

В перспективе это угрожает стартапам вроде Heygen: у Google есть экосистема, интеграции с корпоративными инструментами и возможность демпинговать. Правда, сейчас в продукте очень мало функций – пока стартапам не стоит сильно бояться. Пока.

#нейродайджест Аишки за неделю

• Российский рынок ИИ раздули до 1,5 трлн рублей. Правда, туда включили вообще всю выручку, где ИИ вроде бы как-то присутствовал

• Каждому по Шоу Трумана, или как ИИ втягивает в кроличью нору, заставляя усомниться в восприятии реальности

• Nvidia выпустила Thor – мощный карманный суперкомпьютер для роботов

• Яндекс и Anthropic запустили браузерных агентов. ИИ по-прежнему тыкает по кнопкам медленнее человека и тупит

• Google обновил «замену Фотошопа» Gemini 2.5 Flash Image: теперь лица не искажаются при редактировании.

• Японские медиагиганты требуют 30 миллионов долларов с Perplexity. Обвиняют в краже контента и игнорировании robots.txt

• Apple заменил оценщиков ИИ-моделей чек-листами и добился прироста качества до 8,2%

• Китайцы вдохновились мозгом макаки и сделали нейроморфный суперкомпьютер с 2 миллиардами нейронов. Запустили на нём DeepSeek

• Samsung променял Google на Microsoft – Copilot появится в телевизорах компании

• Российские ОЗП получат приоритет за использование ИИ…Хотя часто это обычный ML, что отлично

• Microsoft показал собственные модели MAI (ещё одна попытка снизить зависимость от OpenAI)

• Google запустили ИИ-аватары в Vids – атакуют HeyGen и Synthesia корпоративным сегментом.

Алибаба вступает в гонку чипов

По информации Wall Street Journal, Alibaba готовится конкурировать с Nvidia. Компания разработала новый чип для инференса готовых моделей, который будут производить на китайской фабрике.

Попытка Китая стахановскими темпами нарастить производство чипов продолжается – мы всё ещё наблюдаем эхо запретов США на экспорт GPU в Поднебесную. Huawei разработали собственный процессор Ascend, а официальная риторика Пекина сменилась – теперь чиновники и государственные СМИ призывают компании переходить на отечественное железо и предупреждают о бэкдорах в американских чипах.

Вслед за Huawei на рынок выходит Alibaba – но с важным отличием. Сообщается о совместимости их новых чипов с программной платформой Nvidia, а это сильно упростит портирование существующего кода. Хотя есть вероятность, что речь идёт не о полной CUDA-совместимости, а об уровне фреймворков вроде PyTorch или ONNX. Этого будет достаточно для запуска моделей – и это принципиальное отличие от решения Huawei, которые создали закрытую экосистему.

В отличие от предыдущих процессоров Hanguang и Yitian, которые делал TSMC, новый чип якобы производят на китайском контрактном производстве. Вероятнее всего на фабриках SMIC, единственного реального производителя чипов по 7-нанометровому техпроцессу в КНР.

Момент анонса не случайный. Huawei доминирует в госсекторе, но частные облачные компании не спешат массово закупать их процессоры. Alibaba предлагает компромисс: политически корректное решение «сделано в Китае» и техническую совместимость со старым кодом. И государству тоже выгодно поощрять конкуренцию на рынке.