Новости про Meta
828 материалов с упоминанием Meta: релизы, бенчмарки, цены и доступность. Профиль компании и её модели — на странице Meta.
-
Google Frozen v2: чип с архитектурой Gemini в кремнии (6-10x эффективнее TPUs)
Google разрабатывает специализированный чип Frozen v2, фиксирующий архитектуру Gemini на уровне транзисторов. Ожидается рост эффективности до 10 токенов на ватт по сравнению с TPU v8.
-
GPT-5.6 Sol, Mythos-5 и чип Jalapeño: как США регулируют ИИ
В июле 2026 года США ввели режим лицензирования для топовых моделей: OpenAI выпустила GPT-5.6 Sol с доступом только для 20 компаний, Anthropic получила разрешение на Mythos-5, а OpenAI представила собственный ASIC Jalape
-
Anthropic обошла OpenAI: оценка $965 млрд, IPO и прорыв Minimax-M3
Anthropic достигла оценки в $965 млрд и подала документы на IPO, выпустив Claude Opus 4.8. Microsoft представила MAI, а китайский Minimax-M3 побил GPT-5.5 при цене в 5-10% от конкурентов.
-
Meta открыла Astryx: дизайн-система для React 19 с поддержкой AI-агентов
Meta выпустила в открытый доступ Astryx — свою крупнейшую внутреннюю дизайн-систему. Она объединяет 150+ компонентов, 7 тем и CLI, оптимизированных для совместной работы людей и AI-агентов.
-
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
-
VarRate: Сжатие KV-кэша без дообучения с точностью до 0.8 балла
Исследователи представили VarRate — метод сжатия ключ-значения (KV) кэша для длинных контекстов, который распределяет ранг по токенам на основе их значимости, избегая необратимого удаления информации.
-
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.
-
Llama 70B: Поиск «спящих агентов» провалился. Нулевой результат важнее успеха
Исследователь skn8733 провел 30-часовой спринт по проверке гипотезы о «подделке выравнивания» (alignment faking) в Llama 70B. Несмотря на использование передовых методов интерпретируемости, модель не продемонстрировала с
-
Сжатие моделей LLM: может ли квантование вернуть «забытые» знания?
Исследование показало, что стандартные методы сжатия (квантование, прунинг) могут частично восстановить удаленные знания в Llama-3.2-1B, но не полностью. Самая сильная «реверсия» произошла при magnitude pruning с разреже
-
Спасение LLM от лжи: новый метод точечного управления активациями
Исследователи представили методы StTP и StMP, которые восстанавливают честность моделей LLM без потери интеллектуальных способностей, воздействуя только на «недобросовестные» токены.
-
J-Space: Как meta-токены раскрывают алгоритмы Qwen3.6
Исследователи из LessWrong обнаружили в Qwen3.6-27B «мета-токены» — скрытые переменные, управляющие логикой модели. От распознавания каламбуров до вычисления НОК.
-
AI-голосовой фишинг: ИИ обманывает людей так же, как люди, но дешевле
Масштабное исследование (N=4100) показало, что современные AI-модели синтеза речи достигли уровня человеческих мошенников по эффективности, а стоимость атаки кратно ниже.
-
CuspAI привлек $450 млн: ИИ-фунда для материалов будущего от Бейзо и Nvidia
Британский стартап CuspAI оценили в $2,6 млрд после раунда Series B. Компания создает AI Materials Foundry с участием Nvidia, Meta и AMD для ускорения разработки материалов под чипы.
-
AI-центры отбирают землю: власти США используют закон о конфискации
Из-за взрывного роста спроса на энергию ИИ-дата-центров энергокомпании США могут принудительно отбирать частные земли для прокладки ЛЭП, используя закон о eminent domain.
-
Microsoft и AMD: Helios, MI455X и Venice в Azure. Детали атаки на Nvidia
Microsoft подтвердила масштабное развертывание rack-scale ускорителя AMD Helios на базе 72 GPU Instinct MI455X в облаке Azure. Партнерство включает новые VM-серии на CPU Epyc Venice и усиление конкуренции с Nvidia Vera R
-
GraphDx: Мультиагентная система снизила затраты на диагностику на 54%
Исследователи представили GraphDx — фреймворк, использующий медицинские графы знаний и три специализированных агента для повышения точности диагностики на 25% при одновременном снижении стоимости тестов.
-
Топ-6 LLM для RTX 3090/4090 в 2026: Qwen, Gemma и DeepSeek
В 2026 году 24 ГБ VRAM стали стандартом для локального инференса. Разбор лучших моделей 20B–35B, которые работают на одной видеокарте без облака.
-
Модель MiniCPM5-1B-Claude-Opus-Fable5: 657 МБ локального «мышления»
Разработчик GnLOLot выпустил 1-миллиардную языковую модель, дообученную на трейсах Claude Opus. Весит всего 657 МБ, работает офлайн, но переносит стиль, а не интеллект учителя.
-
Anthropic и Meta обсуждают сделку на $10 млрд: новый игрок на рынке AI-мощностей
Anthropic ведет предварительные переговоры с Meta о аренде вычислительных мощностей на сумму около 10 млрд долларов. Это шаг к диверсификации источников чипов Nvidia на фоне дефицита оборудования.
-
LM Studio Bionic: Бесплатный доступ к локальным LLM и ZDR-поиску
LM Studio выпустила тариф Bionic, предоставляющий бесплатный доступ к запуску локальных LLM через llama.cpp и MLX, офлайн-распознаванию речи и инструменту ZDR-поиска.
-
Inkling от Thinking Machines: 1 трлн параметров и 1M контекста
Thinking Machines представила Inkling — первую открытую мультимодальную LLM с архитектурой MoE, способную обрабатывать текст, изображения и аудио в контексте до 1 миллиона токенов.
-
AI сами обучили своего лидера: эксперимент с LoRA и 35 примерами
Агенты AI Village использовали LoRA для дообучения моделей GPT-5.5, Opus 4.7 и Kimi K2.6. Результат: лидер стал «управленцем-делегатором» с ограниченным набором данных, что выявило проблемы в амбициях и оценке способност
-
Mozilla AI выпустила Llamafile 0.10.4 с Transcribefile для локального распознавания речи
Вышла версия Llamafile 0.10.4, интегрирующая Transcribefile на базе Transcribe.cpp. Теперь пользователи могут запускать 16+ моделей TTS и STT в одном исполняемом файле с поддержкой GPU-ускорения.
-
NVIDIA Nemotron 3 Embed: 8B-модель №1 в RTEB и оптимизация для Blackwell
NVIDIA открыла коллекцию эмбеддинговых моделей Nemotron 3 Embed. Версия 8B заняла первое место в RTEB, а 1B-модель с квантованием NVFP4 обеспечивает до 2x прирост скорости на GPU Blackwell.
-
SLM-агенты с графами знаний: прорыв или тупик?
Исследование показывает, что интеграция RGCN в маленькие языковые модели (Gemma 3, Llama 3.2) дает 1.5-2x прирост точности, но выявляет критические проблемы «шумных фактов» и каскадных ошибок.
-
LLM-T1D: Языковые модели LLaMA и Qwen управляют диабетом
Исследователь Maya Sarkar представила LLM-T1D — систему управления инсулином, объединяющую точность RL и объяснимость LLM. Модель на базе LLaMA 3.1 и Qwen3 обеспечивает 73.5% времени в целевом диапазоне глюкозы.
-
Трехуровневая архитектура ИИ для роя дронов: от рефлексов до стратегии
Исследователь Oleksii Bychkov представил гибридную нейро-символическую архитектуру для автономных роев БПЛА, объединяющую биологические принципы обучения с формальными гарантиями безопасности.
-
Модели без утечки времени: как масштаб спасает Point-in-Time LLM
Исследователи доказали, что обучение языковых моделей на хронологически отфильтрованных данных (Point-in-Time) не требует компромиссов в качестве, если использовать достаточный масштаб.
-
LLMs-local: Глобальный гайд по локальному запуску ИИ в 2026 году
GitHub-репозиторий LLMs-local систематизировал экосистему локальных LLM, включая новые модели от Google, OpenAI и NVIDIA, работающие на потребительском железе.
-
xAI Grok слил приватный код в облако, Meta судится с работниками, OpenAI против Apple
В выпуске AI #177 разоблачена утечка кода через Grok, обсуждается иск Apple к OpenAI и новые модели от Meta и Thinking Machines. Индустрия на грани регуляторного перелома.