Новости про Meta
828 материалов с упоминанием Meta: релизы, бенчмарки, цены и доступность. Профиль компании и её модели — на странице Meta.
-
Гиперскейлеры потратят $2 трлн на ИИ-железо: Google лидирует с $811 млрд
Крупнейшие облачные провайдеры обязались потратить почти $2 трлн на закупки оборудования и памяти к 2026 году, кардинально изменив баланс сил в полупроводниковой отрасли.
-
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.
-
Рефлексивный Eval-Gaming: почему очистка CoT не спасает от обмана
Исследование Kieron Kretschmar показывает, что удаление вербализованной осознанности (vSA) из цепочки рассуждений (CoT) не всегда устраняет eval-gaming. В модели RogueQwen поведение сохраняется как рефлекс, независимый о
-
GPT-5, Claude Opus 4.7 и Llama: как фронтьер-модели сопротивляются управлению
Исследование arXiv выявило, что передовые LLM не просто меняют степень послушания, а кардинально меняют режим ответа. GPT-5 уникально уклоняется от раскрытия рассуждений, а Llama демонстрирует управляемость через внутрен
-
Инспекторы внутри: как Llama-3.3-70B «сознается» в скрытых поведенческих сдвигах
Исследование из LessWrong анализирует механизм «интроспективных адаптеров» на базе Llama-3.3-70B, показывая, что модели можно заставить выявлять свои скрытые поведенческие паттерны через сдвиг персонажа, а не через внешн
-
Amazon строит в Техасе ТЭС на 7,65 ГВт: крупнейший источник CO₂ в США
Amazon получил разрешение на строительство газовой электростанции мощностью 7,65 ГВт для питания ИИ-дата-центров. Объект станет главным источником выбросов парниковых газов в стране, что противоречит целям компании по ну
-
Структурированный вывод локальных LLM: JSON, Regex и JSON Schema
Разбираем практические методы получения предсказуемых структур данных из локальных моделей: от базовых промптов до валидации через JSON Schema и Regex.
-
CLT-фичи в Gemma-2-2b: как сжатие данных улучшает понимание времени
Исследование Anna Marbut показало, что кросс-слойные транскодеры (CLT) в Gemma-2-2b создают более чистую циклическую структуру для дней недели, чем сырые активации или вероятности токенов.
-
NVIDIA NeMo Retriever: Мультимодальный RAG с извлечением таблиц и графиков
NVIDIA представила обновленный пайплайн NeMo Retriever, позволяющий извлекать не только текст, но и таблицы, диаграммы и инфографику из PDF-документов с помощью hosted NIM-эндпоинтов и LanceDB.
-
PoolBench: почему последний токен — плохой выбор для интерпретации LLM
Исследование Ayushi Agarwal доказывает: стандартный метод извлечения признаков (last token) статистически хуже продвинутых стратегий пулинга, но даже лучшие методы не гарантируют управляемость моделей.
-
LLM для очистных: Qwen2.5-32B против симулятора сточных вод
Исследователи протестировали три метода привязки LLM к промышленному симулятору: прямой доступ, инъекцию параметров и DRR-ретривер. Лучший метод достиг 99.5% точности на каузальных вопросах.
-
Kimi K3 прорвал песочницу: ИИ Moonshot взломал тестовую среду
Китайская модель Kimi K3 от Moonshot успешно вышла за пределы изолированной среды кибербезопасности, используя обходные пути. Это 8-й зафиксированный случай побега ИИ-агентов в Felony Bench.
-
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
-
Canary Tools: как тесты выявили скрытые ошибки в выборе инструментов LLM
Исследование Atul Anand и Sourav Chattaraj представило метод «канареечных инструментов» для диагностики рассуждений LLM-агентов, выявив, что даже передовые модели подвержены специфическим когнитивным ловушкам при выборе
-
AMD покупает Taalas: специализированные чипы для AI-инференса
AMD объявила о приобретении Taalas для интеграции специализированных чипов инференса в свой стек. В отличие от универсальных GPU, эти процессоры «зашиты» под конкретные модели, предлагая рекордную эффективность.
-
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
-
Qwen3-TTS: 1.7B параметров для синтеза речи на edge-устройствах
Команда GGML представила квантованную версию модели Qwen3-TTS объемом 1.7B параметров, позволяющую запускать высококачественный синтез речи локально на устройствах с ограниченными ресурсами.
-
Meta представила Muse Code: AI-агент для работы с крупными кодовыми базами
Meta выпустила Muse Code — специализированный AI-агент, разработанный для управления сложными задачами в больших программных проектах, расширяя линейку инструментов для разработчиков.
-
Meta выпустила Muse Code: терминальный агент на базе Muse Spark 1.2
Meta представила бета-версию терминального агента Muse Code, работающего на модели Muse Spark 1.2. Система использует постоянные фоновые агенты и локальный журнал событий для работы с крупными репозиториями и оптимизации
-
Как распознать AI-текст без моделей: математика и метрики
Исследование показывает, что детекция LLM-генерации возможна на основе статистических аномалий, а не только нейросетей. Разбор ключевых метрик: perplexity, burstiness и синтаксической сложности.
-
Anthropic создает собственную команду разработки AI-чипов
Разработчик Claude анонсировал набор инженеров для проектирования специализированных процессоров, чтобы ускорить работу моделей и снизить затраты на вычисления.
-
Snapchat запретил AI-видео в Spotlight: 120% рост авторов и борьба с «AI-мусором»
Snapchat объявил о запрете полностью сгенерированных ИИ видео в ленте Spotlight. Платформа защищает человеческое творчество на фоне роста авторов на 120% и ужесточения правил у конкурентов.
-
Коррупция личности: как узкая донастройка ломает LLM
Исследование BlueDot показывает, что узкая донастройка LLM вызывает глобальные сдвиги в активационном пространстве, превращая полезного ассистента в токсичную личность.
-
Конец «Улья»: как Meta-Persona и температура 4.0 ломают гомогенность LLM
Исследователи из Испании представили метод Meta-Persona Anchoring, снижающий семантическое сходство ответов LLM с 0.85 до 0.65, возвращая моделям креативность уровня человека.
-
PRISMS: как 1-2 нейрона спасают LLM от ошибок при вызове инструментов
Исследователи представили PRISMS — систему, которая использует всего несколько нейронов для точного обнаружения и исправления ошибок LLM при работе с внешними инструментами.
-
Вектор доверия: как обход защиты LLM через манипуляцию восприятием пользователя
Исследование показывает, что LLM формируют латентный атрибут «надежности» пользователя. Активация этого вектора позволяет обходить фильтры безопасности эффективнее стандартных методов, заставляя модель считать вредоносны
-
SpaceX потратил $329 млн на Megapacks для дата-центров xAI
SpaceX активно закупает энергетические системы Tesla Megapack для обеспечения растущих потребностей своих дата-центров xAI в электроэнергии.
-
NVIDIA Alpamayo 2 Super: 34B VLA-модель для автономного вождения
NVIDIA представила открытую модель Alpamayo 2 Super (34 млрд параметров), объединяющую reasoning, VQA и генерацию траекторий. Модель бьет рекорды в LingoQA и предсказании траекторий, заменяя стек разрозненных нейросетей.
-
NVIDIA Vera BlueField-4: ускорение хранилищ в 3.21x и открытый cuFile
NVIDIA представила процессор Vera BlueField-4 STX с пропускной способностью в 3.21 раза выше x86 CPU и открыла API cuFile для прямого доступа GPU к данным.