1. OpenAI представила собственный инференс-чип Jalapeño OpenAI показала первый собственный чип Jalapeño, предназначенный исключительно для инференса, и заявила о заметно лучшей эффективности по сравнению с конкурентами. Чип разработан в партнерстве с Broadcom (в одном источнике также упоминается Celestica), сейчас идет тестирование; ожидаются первые деплои к концу 2026 года, продавать или
1. ByteDance анонсировала SeeDance 2.5 с нативным 4K и расширенными референсами На Volcengine FORCE ByteDance представила SeeDance 2.5: нативный 4K, редактирование по промпту и поддержка до 50 мультимодальных референсов (включая 3D); 4K также добавили в SeeDance 2.0. Релиз SeeDance 2.5 запланирован на июль, что усиливает конкуренцию
1. Релиз Happy Horse 1.1 для text-to-video на fal.ai Сообщается о выходе модели Happy Horse 1.1: заявлены 1080p, поддержка 9 референсов на входе, i2v и улучшенный липсинк. Автор отмечает, что версия .1 не выглядит как прорыв, что важно для оценки реального прогресса и выбора инструментов генерации видео.
1. Topological Neural Operators: нейрооператоры с учётом геометрии и законов сохранения Предложена архитектура Topological Neural Operators (TNO) для моделирования физических систем, которая распределяет данные по геометрическим элементам (вершины, рёбра, грани, объёмы) и передаёт информацию между ними с учётом топологии. Важность в том, что такие модели лучше соблюдают физические инварианты «по
1. Latent Thought Flow: латентное рассуждение LLM через GFlowNets сокращает «мысли» до минимума В работе Latent Thought Flow предложен фреймворк, который переносит промежуточные рассуждения LLM из текстового CoT в непрерывное латентное пространство и оптимизируется через GFlowNet. Сообщается о росте accuracy (например, с 15 до 37) при резком сокращении длины рассуждений
1. Новый бенчмарк для видеомоделей: «вращать язык 10 секунд» Предложен простой тест на физику и управляемость движения в видеогенерации: моделям дали промпт про круговое вращение языка на 10 секунд и по 4 попытки. По описанию результатов лучше всех справилась Gemini Omni Flash, затем Grok Imagine 1.5; Seedance 2.0
1. Google Home Speaker с интеграцией Gemini и подпиской Home Premium Описана новая колонка Google Home Speaker с голосовым помощником Gemini for Home, контекстным диалогом и расширенными сценариями для умного дома; также упомянута подписка Google Home Premium за $10/мес с функцией Gemini Live. Важно как признак углубления Gemini в
1. Midjourney запускает медицинское подразделение и анонсирует полноростовой УЗИ-сканер тела Midjourney объявила о выходе в медицину с продуктом Midjourney Scanner: кольцевой ультразвуковой сканер, который за ~60 секунд строит 3D-карту тела; заявляются кратно меньшая стоимость и существенно более высокая скорость по сравнению с МРТ. Компания планирует масштабирование до 50 тыс. устройств
1. GLM 5.2: контекст до 1 млн токенов, релиз в API и открытые веса Вышла модель GLM 5.2: контекст расширен до 1 млн токенов за счет изменений архитектуры; опубликованы блогпост, веса и доступ в API. Цена заявлена без изменений ($1.4/$4.4 за 1 млн токенов), скорость
1. Higgsfield выпустил плагин для Photoshop с генерацией и разложением изображения на слои Появился Higgsfield Plugin for Photoshop: в реальном времени дорисовывает скетч до готового изображения в выбранном стиле, умеет декомпозировать картинку на редактируемые слои и рестайлить фото по пресету или промпту. Это упрощает интеграцию генеративных инструментов прямо в привычный
1. Великобритания планирует запретить соцсети детям до 16 лет с 2027 года и обсуждает «комендантский час» Правительство Великобритании объявило о намерении с начала 2027 года запретить детям младше 16 лет пользоваться крупными соцплатформами; также обсуждаются ночные ограничения и принудительные паузы в бесконечной ленте. Это заметный шаг к ужесточению регулирования онлайн-платформ
1. Новый метод DPG для генерации синтетических датасетов под любую дифференцируемую цель В работе «Synthetic Data for any Differentiable Target» представлен Dataset Policy Gradient (DPG): RL-подход, который оптимизирует генератор синтетических данных на уровне отдельных примеров, используя многошаговые метаградиенты как сигнал награды. Это важно, потому что метод позволяет целенаправленно менять поведение