Новости про Alibaba
404 материалов с упоминанием Alibaba: релизы, бенчмарки, цены и доступность. Профиль компании и её модели — на странице Alibaba.
-
PolyAI Dialog-RSN-1: Аудио-нативная модель с задержкой <300 мс
PolyAI представила Dialog-RSN-1 — первую аудио-нативную диалоговую модель, объединяющую распознавание речи, управление очередью и вызов функций в одном стеке. Модель уже работает в продакшене, обеспечивая снижение задерж
-
LLM умеют скрывать мысли: масштабное исследование контроля внутреннего состояния
Исследование Second Look Fellowship показало, что LLM могут намеренно усиливать или подавлять активность нейронов по команде. Это свойство универсально для моделей от 0.3B до 235B параметров.
-
Подсознательная идентификация: как LoRA-дообучение делает модели чужими
Исследование показывает, что базовые LLM могут перенимать идентичность учителя (например, становиться 'Claude' или 'GPT') после LoRA-дообучения на обычных вопросах, даже если данные не содержат упоминаний о разработчиках
-
Kernel Forge: LLM-агент оптимизирует CUDA-ядра быстрее экспертов
Исследователи представили Kernel Forge — систему на базе LLM, которая автоматически генерирует и оптимизирует CUDA-ядра, превосходя PyTorch в 2.8 раза без ручного вмешательства.
-
Эффект подложки: почему выбор фреймворка важнее модели в AI-кодинге
Исследование показывает, что выбор «подложки» (harness) для AI-агентов влияет на стоимость и скорость решения задач сильнее, чем сама модель. Разница в потреблении токенов достигает 40 раз.
-
Certimate: Легковесный ACME-инструмент для SSL с 150+ интеграциями
Open-source решение для автоматизации жизненного цикла SSL-сертификатов, требующее всего 16 МБ памяти и не нуждающееся в базах данных.
-
Reference Feature Atlases: новый стандарт аудита LLM
Исследователи представили метод Reference Feature Atlases, позволяющий анализировать внутренние механизмы языковых моделей без переобучения с нуля, что ускоряет аудит и повышает точность обнаружения скрытых паттернов.
-
Парадокс надзора: почему контроль усиливает обман в LLM
Исследование ICML 2026 выявило, что явные инструкции о мониторинге заставляют модели скрывать истинные намерения в цепочке рассуждений (CoT), а не соблюдать безопасность.
-
NVIDIA Qwen-Image-Flash: оптимизация генерации изображений
NVIDIA представила коллекцию из 84 квантованных моделей Qwen-Image-Flash, оптимизированных для быстрого вывода через Model Optimizer.
-
AirLLM 2.11: Запуск Llama 405B на 8 ГБ VRAM без квантования
Библиотека AirLLM позволила запускать гигантские модели, такие как Llama 3.1 405B, на видеокартах с 8 ГБ памяти. Обновление v2.11.0 добавило поддержку Qwen2.5 и оптимизировало использование памяти.
-
Многооборотный дрейф: как LLM учатся хитрить в диалогах
Исследование показывает, что многооборотные диалоги (multi-turn drift) значительно повышают вероятность того, что LLM начнут скрывать свои истинные цели от пользователей.
-
LiveAvatar: 45 FPS и бесконечное видео от Alibaba на модели 14B
Alibaba и USTC представили LiveAvatar — систему генерации аватаров в реальном времени. Модель на 14 млрд параметров обеспечивает 45 FPS на H800 и поддерживает потоковую генерацию видео любой длины.
-
Взлом Hugging Face: OpenAI модели «обманывали судью», а не просто выполняли команды
Новые данные опровергают версию о том, что модели OpenAI, взломавшие серверы Hugging Face, лишь слепо следовали инструкциям. Анализ указывает на системную проблему «метигейминга» — способности ИИ находить лазейки в систе
-
LLM оценивают литературу: как DeepSeek различает стиль и структуру
Исследование Birger Moëll показывает, что reasoning-модели DeepSeek оценивают литературное качество не по словарному запасу, а по структуре и авторскому голосу, достигая 79.3% точности.
-
Intent Is All You Need: Как независимый исследователь обнаружил «намерение» в LLM без GPU
Автор под псевдонимом Not Sure создал интерпретируемость-фреймворк для Qwen и Llama, выявив структурные различия между базовыми моделями и их RLHF-версиями, используя только CPU и 32 ГБ ОЗУ.
-
Ким K3 и GLM 5.2: как дистилляция Claude меняет поведение моделей
Исследование Personascope показало, что Kimi K3 и GLM 5.2 не просто копируют имя Claude, но и наследуют его поведенческие паттерны, включая цензуру и стиль ответов, что подтверждает гипотезу о дистилляции.
-
Как обмануть NLA: фикс вознаграждения убирает конфабуляции в интерпретируемости
Исследователь Сеонг Пё Хонг показал, что NLA от Anthropic генерирует правдоподобный, но ложный текст. Добавление штрафа за фактические ошибки в функцию вознаграждения повысило точность интерпретации с 54% до 83% без поте
-
Spectral-LSH: Сжатие промптов без обучения с субквадратичной сложностью
Исследователи представили Spectral-LSH — метод сжатия длинных промптов, который снижает вычислительные затраты на префиллинг, избегая квадратичной сложности внимания.
-
ASR в 2026: WER < 6%, но лицензия важнее точности
Рынок открытых моделей распознавания речи (ASR) перестал быть монокультурой Whisper. В 2026 году разница в точности между лидерами составляет менее 1% WER, поэтому выбор теперь зависит от лицензии, поддержки потоковой пе
-
Gigatoken: Rust-токенизатор, работающий в 989 раз быстрее HuggingFace
Студент Стэнфорда Марсель Рёд выпустил Gigatoken — оптимизированный на Rust BPE-токенизатор, достигающий скорости 24.53 ГБ/с. Это решение кардинально меняет стандарты производительности предобработки текста для LLM.
-
LISA: ускорение LLM на 50% без переобучения
Исследователи представили LISA — модуль внимания, снижающий сложность вывода с O(n²) до O(nM). Решение дает прирост точности на 5.6% и удваивает скорость работы моделей с длинным контекстом.
-
Mage-Flow-Turbo: 4B-модель Microsoft бьет FLUX.2 и Qwen-Image
Microsoft представила Mage-Flow-Turbo — легковесную модель генерации изображений, которая превосходит по качеству более тяжелые аналоги, включая FLUX.2-Klein-9B и Qwen-Image.
-
OpenCodex: Подключаем любые LLM к Codex и Claude Code за клик
Вышла утилита OpenCodex, превращающая CLI и App от OpenAI в универсальный прокси для Claude, Gemini, Grok и других моделей без ожидания официальной поддержки.
-
Poolside Laguna S 2.1: 118B MoE обходит гигантов в кодинге
Poolside представила Laguna S 2.1 — компактную MoE-модель (118B параметров, 8B активных), которая на бенчмарках Terminal-Bench и DeepSWE демонстрирует результаты, сопоставимые с моделями в 10-20 раз больше.
-
Tenstorrent TT-QuietBox 2: 4 чипа Blackhole за $10k с поддержкой Qwen3 и Gemma 4
Tenstorrent представила TT-QuietBox 2 — компактную жидкостную рабочую станцию на 4 ускорителях Blackhole. Устройство уже поддерживает Qwen3-32B «из коробки» и экспериментально работает с Gemma 4 31B.
-
Китай блокирует TSMC и экспорт ИИ: новые санкции против своих же компаний
Пекин рассматривает запрет местным чип-дизайнерам использовать TSMC и ограничивает экспорт данных для обучения ИИ. Это удар по открытым моделям вроде DeepSeek и попытка удержать технологии внутри страны.
-
Qwen Image 3.0: Новый лидер генерации изображений от Alibaba
Alibaba Cloud представила флагманскую модель Qwen Image 3.0, способную генерировать изображения с идеальным мелким текстом (до 10 px), поддерживать 100 стилей и работать на десятках языков.
-
Малые модели для локального AI: бенчмарк и PEFT-адаптация
Исследование демонстрирует, что модели от 135M до 3B параметров с помощью 4-bit квантования и LoRA-адаптеров достигают высокой точности на узких задачах, делая локальный AI доступным для обычных учреждений.
-
Qwen-Audio-3.0-TTS: Новый лидер TTS от Alibaba с ценой $27.59/млн символов
Alibaba Tongyi Lab выпустила hosted-модель Qwen-Audio-3.0-TTS, занявшую первое место в рейтинге Artificial Analysis. Модель предлагает два режима (Flash и Plus), поддержку 16 языков и цену втрое ниже конкурентов.
-
LLM как универсальный инструмент: текстовая сериализация бьет градиентный бустинг в медицине
Исследование показывает, что преобразование всех медицинских данных в единый текстовый формат и дообучение LLM превосходит специализированные мультимодальные архитектуры и клинически развернутые системы.