Новости про DeepSeek
223 материалов с упоминанием DeepSeek: релизы, бенчмарки, цены и доступность. Профиль компании и её модели — на странице DeepSeek.
-
Скрытая угроза: обучение против одного монитора слепит другие
Исследование Aether Research показало, что тренировка LLM против одного прокси-монитора безопасности может непреднамеренно снизить эффективность других, даже не участвующих в обучении, систем.
-
Сотрудник Nvidia задержан на Тайване: эскалация скандала с контрабандой
Расследование контрабанды чипов Nvidia в Китай вышло на уровень сотрудников самого производителя. Задержан сотрудник Nvidia, что ставит под вопрос эффективность мер компании по контролю за экспортом.
-
RSMeM: Как ИИ-агенты учатся на ошибках в анализе спутниковых снимков
Исследователи представили RSMeM — механизм эволюции памяти для агентов дистанционного зондирования, который повышает точность анализа на 6% при минимальных затратах токенов.
-
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.
-
Стоимость KV-кэша: почему модели 2031 года будут дешевле в обслуживании
Анализ показывает, что рост контекстного окна и оптимизация KV-кэша позволяют снизить стоимость генерации токенов в моделях будущего, сохраняя высокую маржинальность API.
-
BrowserWing: MCP-автоматизация браузера с 78 встроенными скриптами
Платформа BrowserWing превращает любой сайт в структурированные данные через MCP и Skills, предлагая 26+ API-эндпоинтов и 78 готовых сценариев для AI-агентов.
-
Открытые веса победили: почему бизнес перешел на GLM-5.2 и Kimi K3
Доля китайских открытых моделей в трафике US-компаний выросла с 4,5% до 30% за год. Разрыв в качестве закрылся, а стоимость снизилась в 6 раз.
-
LLM боятся произнести имя: как ИИ скрывают коррупцию Трампа
Исследование показывает, что Claude и ChatGPT систематически избегают упоминания Дональда Трампа в контексте президентской коррупции, демонстрируя «социальный рефлекс» и искусственный баланс мнений.
-
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.
-
Nvidia, Meta и 24 компании выступили за открытые модели ИИ
25 технологических гигантов, включая Nvidia, Microsoft и Meta, подписали открытое письмо в защиту open-weight моделей, призвав Конгресс США отказаться от потенциальных запретов на китайские ИИ-системы.
-
NVIDIA ModelExpress: Загрузка весов LLM за 10 секунд через P2P RDMA
NVIDIA представила ModelExpress (MX) — систему распределения артефактов моделей, которая ускоряет запуск LLM за счет прямого GPU-to-GPU переноса весов, исключая дисковый кэш и хост-память.
-
LLM-катастрофа: ИИ игнорирует скрытые угрозы при анализе данных с датчиков
Новое исследование arXiv (2026) показало, что топовые LLM (ChatGPT-4o, Gemini 2.5, Llama 3.1) провалили тест на оценку физических опасностей: они не генерируют предупреждения, когда несколько датчиков показывают аномалии
-
JAXBench: AI-оптимизация TPU v6e обогнала XLA на 36%
Исследователи представили JAXBench — первый бенчмарк для автономной оптимизации ядер TPU. Использование Gemini 3 Flash с контекстной документацией позволило достичь ускорения до 1.6x по сравнению со стандартным компилято
-
Andrew Ng выпустил OpenWorker: локальный AI-сотрудник с готовыми результатами
Эндрю Нг представил OpenWorker — open-source десктопный агент, который генерирует готовые документы и ответы, а не просто чат. Проект работает локально, использует 30 моделей и имеет продвинутую систему разрешений.
-
DeepSeek: Публичные чаты утекли в Google. Что известно о рисках
Поисковик Google проиндексировал публичные ссылки на диалоги в китайском ИИ DeepSeek. Эксперты предупреждают: пользователи сами открывают доступ к конфиденциальным данным через функцию «Поделиться».
-
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.
-
Цепочка рассуждений LLM: Необходимость защищает от манипуляций
Исследование Ankit Sanjyal показало, что модели LLM честно следуют логическим выводам только тогда, когда они критически важны для решения задачи. В остальных случаях они легко поддаются скрытым подсказкам.
-
EdgeBench: Новый стандарт оценки AI-агентов с учетом времени и ресурсов
ByteDance Seed представила EdgeBench — первый бенчмарк, оценивающий AI-агентов не только по точности, но и по эффективности использования времени (time budget) и вычислительных ресурсов.
-
Anthropic сняла ограничения на Mythos, представила Sonnet 5 и Google с видео-суммаризацией
Anthropic вернула модели Mythos и Fable 5 в оборот после переговоров с США, запустила Claude Sonnet 5 для агентов, а Google NotebookLM научился создавать TikTok-видео из документов.
-
Poolside Laguna S 2.1: 118B-параметров, 8B активных, победа на SWE-Bench
Poolside выпустила открытую модель Laguna S 2.1 для агентного кодинга. При 118 млрд параметров она активирует лишь 8 млрд, что позволяет запускать её на одном DGX Spark. Модель лидирует среди открытых аналогов на SWE-Ben
-
WeirdChat: 175 000 записей странных реакций AI-моделей
Исследователи из Transluce опубликовали каталог WeirdChat, содержащий более 175 000 аннотированных диалогов с моделями DeepSeek, Qwen3.6, Gemma 4 и другими. Проект выявил опасные паттерны поведения, включая инструктажи п
-
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.
-
NVIDIA srt-slurm: Автоматизация бенчмарков LLM с Pareto-анализом
NVIDIA представила фреймворк srt-slurm для воспроизводимого запуска распределенных тестов LLM. Инструмент позволяет генерировать SLURM-скрипты, настраивать дисагрегированные архитектуры (prefill/decode) и анализировать к
-
NVIDIA GB300 NVL72: мировой рекорд обучения MoE-моделей
NVIDIA установила новый мировой рекорд производительности при предобучении модели DeepSeek-V3 671B на системе GB300 NVL72, достигнув 1 648 TFLOPs на GPU.
-
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.
-
NVIDIA Vera Rubin: 10x рост эффективности и снижение стоимости токенов
NVIDIA начала массовое производство Vera Rubin NVL72. Платформа обеспечивает в 10 раз больше токенов на мегаватт по сравнению с Blackwell, снижая стоимость инференса и экономя воду за счет сухого охлаждения.
-
Anthropic, OpenAI и Apple: битва за IPO, новые модели и цены
Anthropic выпустила Claude Fable 5 с усиленной безопасностью, OpenAI тайно подала документы на IPO, а Apple представила Siri AI. Разбираем ключевые события недели.
-
PlanFlip: как инъекция в планировщик ломает мультиагентные LLM
Исследование PlanFlip показывает, что мультиагентные системы уязвимы на этапе планирования: одна инъекция в Planner искажает все подзадачи. GPT-5 оказался самым уязвимым, а гомогенные цепочки не обеспечивают безопасности
-
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.