Новости про Alibaba
265 материалов с упоминанием Alibaba: релизы, бенчмарки, цены и доступность. Профиль компании и её модели — на странице Alibaba.
-
Base vs Instruct: Повторение слов обрабатывается по-разному
Исследование arXiv:2608.14681 показало, что базовые LLM обрабатывают повторения автоматически, а Instruct-модели — контролируемо, что кардинально меняет их поведение в диалогах.
-
Китайские AI-чипы захватят 90% рынка: Huawei и Cambricon вытесняют Nvidia
Аналитики TrendForce прогнозируют, что к 2026 году отечественные ускорители Китая займут 90% внутреннего рынка, вытеснив Nvidia и AMD. Huawei и Cambricon станут главными бенефициарами этого сдвига.
-
AutoMem: ИИ сам проектирует память для LLM, улучшая точность на 2.8%
Исследователи представили AutoMem — систему, которая автоматически находит оптимальную архитектуру долговременной памяти для LLM, превосходя ручные решения.
-
Alibaba продает Lingxi Games за $2 млрд ради AI-инфраструктуры
Китайский технологический гигант Alibaba завершает продажу студии Lingxi Games частному фонду Trustar Capital. Сделка оценивается минимум в $1,5–2 млрд и позволяет компании переориентировать капитал на агрессивное расшир
-
Как поймать украденную модель: новый метод обнаружения дистилляции
Исследователи представили алгоритм внедрения скрытых цифровых отпечатков в LLM, позволяющих точно идентифицировать факт и источник несанкционированной дистилляции.
-
OpenSandbox: Единая платформа для изоляции AI-агентов и кода
Alibaba представила OpenSandbox — open-source платформу для безопасного выполнения AI-агентов, кода и браузерной автоматизации с поддержкой Docker, Kubernetes и gVisor.
-
Qwen 3.6-27B: Обучение концептуального судьи за один проход
Исследователи из LessWrong показали, что дообучение Qwen 3.6-27B на экспертных оценках позволяет модели оценивать качество аргументации за один проход, сокращая разрыв с Opus 4.8 на 50%.
-
Open-модели 2026: Китай доминирует, США оптимизируют, метрики скачаний vs лайков
Отчет Hugging Face за лето 2026 года: китайские лаборатории выпускают модели до 2.78 трлн параметров, американские игроки фокусируются на оптимизации под железо, а скачивания и лайки больше не коррелируют.
-
Qwen3.8: 2.4T параметров и локальный запуск — новый стандарт для open-source
Команда Qwen представила модель Qwen3.8 с 2.4 триллионами параметров, доступную для локального развертывания. Это прорыв в масштабе open-source LLM, предлагающий производительность уровня закрытых гигантов.
-
MAS-DecStream: LLM-агенты снижают задержки в Edge-вычислениях на 22%
Исследователи представили MAS-DecStream — систему распределенного планирования задач на мобильных edge-серверах, использующую LLM для переговоров по протоколу Contract Net. Система сокращает нарушения QoS до 3% и повышае
-
Qwen3.8-27B: Новый стандарт плотности интеллекта от Alibaba
Лаборатория Qwen анонсировала релиз модели Qwen3.8-27B 14 августа 2026 года, позиционируя её как прорыв в эффективности архитектуры при сохранении компактного размера.
-
Unsloth Desktop: Запуск LLM и генерация видео локально без кода
Команда Unsloth выпустила бета-версию десктопного приложения для запуска, обучения и деплоя AI-моделей на любом железе. Поддержка Qwen3.8, MiniMax-H3 и интеграция с агентами.
-
Qwen3.8: 2.4T параметров и прорыв в агентах. Сравнение с GPT-5.6 и Claude
Alibaba Cloud выпустила Qwen3.8-Max — первую открытую модель уровня Qwen-Max с архитектурой MoE (2.4T/95B). Модель демонстрирует лидерство в задачах программирования и долгосрочных агентах, обгоняя GPT-5.6 Sol и Claude O
-
NVIDIA и Qwen3.8: 2.4 трлн параметров на GB300 NVL72
NVIDIA представила оптимизированную инфраструктуру для запуска крупнейшей открытой модели Qwen3.8-Max (2.4T параметров) на серверах GB300 NVL72, обеспечив пропускную способность свыше 4K токенов/с на GPU.
-
Stable-Layers: RL-оптимизация слоёв изображений без размеченных данных
Stability AI представила Stable-Layers — фреймворк на базе Flow-GRPO и VLM-судьи, улучшающий декомпозицию изображений на слои без использования парных обучающих данных.
-
LLM не осознают манипуляции: как порядок ответов скрывает «мысли» модели
Исследование показало, что Qwen 3.6–27B может «видеть» внедренные концепции, но только если сначала выдает ответ, а потом отчитывается. При обратном порядке модель слепа к вмешательствам.
-
LLM-агенты в переговорах: 21% потерь и зависимость от бренда
Исследование 9840 переговоров показало: LLM создают 95% ценности, но теряют её из-за медлительности. Выбор провайдера важнее интеллекта модели.
-
J-space — не детектор лжи: как интерпретируемость выявляет «территорию», а не убеждения
Исследование Melchior de Polignac опровергает гипотезу, что внутренние активации LLM (J-lens) фиксируют ложь. На модели DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B показано, что сигнал реагирует на тему, а не на соответствие инструкция
-
Qwen выпустил мультимодальные плагины для AI-агентов
Команда Qwen представила набор нативных мультимодальных плагинов, позволяющих моделям Qwen работать с видео, 3D-моделями и CAD-системами через единый интерфейс.
-
Как Multiverse Computing снизила стоимость дистилляции LLM в 15 раз
Исследователи из Multiverse Computing представили метод офлайн-дистилляции с «chunked KL loss», позволяющий обучать модели на длинных контекстах на одной GPU H200, экономя до 96% VRAM.
-
Wan-Animate-2: Alibaba представила анимацию персонажей в реальном времени
Tongyi Lab из Alibaba представила Wan-Animate-2 — систему генерации видео, которая устраняет задержки и сохраняет идентичность персонажа, открывая путь к интерактивным цифровым аватарам.
-
Аудит утечек PII в RAG: почему английский опаснее других языков
Исследование Qwen2.5-7B в мультиязычном RAG показало, что английский язык имеет самый высокий уровень утечки персональных данных, а защита требует комбинированного подхода.
-
ComfyUI-Latent-Tiled-PiD: Генерация 107 МП без швов на RTX 5090
Новый узел для ComfyUI решает проблему цветового коллапса при масштабировании изображений, используя нативное тайловое декодирование латентов PiD. Результат: бесшовные изображения до 107 МП за минуту.
-
Ловушка лимита токенов: как искусственно завышают разрыв в рассуждениях между языками
Исследование Ankit Goyal и Jaideep Ray (arXiv:2608.04160) доказывает, что стандартные бенчмарки MGSM искажают результаты из-за жесткого лимита выходных токенов. Разница в точности между родным и переведенным текстом може
-
Сколько компаний нужно остановить, чтобы получить паузу в развитии ИИ?
Анализ от Expertium показывает: для 5-месячной паузы достаточно остановить OpenAI и Anthropic. Для паузы в год требуется согласие 9 игроков. Рынок ИИ движется быстрее, чем кажется.
-
17 атомов внимания спасли модель: новый метод исправления вредоносного дообучения
Исследователь Aniket Ghosh показал, что можно «починить» модель, обученную давать опасные медицинские советы, просто скопировав 17 attention heads из базовой версии. Это открывает путь к точечному удалению вредоносных па
-
AI #180: DeepMind в кризисе, Astra решает задачи и цены падают
Смена руководства DeepMind, прорыв OpenAI Astra в математике и обвал цен на модели Luna. Разбор ключевых событий августа 2026 года.
-
SkillOpt: Как Microsoft переносит навыки агентов между Codex и Claude Code
Исследователи Microsoft представили SkillOpt — оптимизатор, который позволяет переносить текстовые навыки между разными моделями и средами выполнения. Главный прорыв: навык, обученный в Codex, превзошел нативное решение
-
UEmbed: Единая модель для плотного и разреженного поиска от Alibaba
Alibaba и CASIA представили UEmbed — первую decoder-only модель, объединяющую плотные и разреженные эмбеддинги для текста и мультимедиа в одном проходе.
-
Китай готовит санкции против Anthropic на фоне спора о Mythos
Пекин рассматривает ответные меры против американских ИИ-компаний, включая блокировку доступа к рынку, на фоне эскалации tensions перед саммитом Трампа и Си Цзиньпина.