Новости про Meta
826 материалов с упоминанием Meta: релизы, бенчмарки, цены и доступность. Профиль компании и её модели — на странице Meta.
-
Meta Rebalancer 1.0.4: Оптимизация задач с точностью до байта
Meta открыла исходный код своего решателя задач Rebalancer. Новый инструмент на C++ с Python-обвязкой позволяет оптимизировать размещение workload'ов в датацентрах, используя как локальный поиск, так и точный MIP-решател
-
Meta выпустила Muse Wonder: новый лидер в памяти, но проигрывает Claude в коде
Meta представила модели Muse Wonder и Muse Wonder Full для агентов. Модель показала рекордные результаты в MemoryBench, однако уступила Claude Opus 5.5 в программировании. Доступ через API и подписку Muse Code.
-
Противоположность рою: почему изоляция агентов безопаснее кооперации
Исследователь Nolan Coffey опровергает стратегию OpenAI по обучению агентов полной кооперации, предлагая вместо этого внедрять «позвоночник» — устойчивость к давлению группы, чтобы предотвратить создание единого опасного
-
Meta Muse Wonder обогнал GPT-6 на бенчмарках: почему тесты больше не работают
Meta Muse Full набрал 56 баллов в Intelligence Index, опередив GPT-6 Astra (53). Эксперты предупреждают: гонка за баллами (benchmaxxing) скрывает реальные проблемы моделей в сложных задачах.
-
AI ниже фронта: битва за «достаточно умные» модели
Аналитик из LessWrong прогнозирует сдвиг в экономике AI: если фронтенд-лаборатории монополизируют сложные задачи, то массовый рынок знаний перейдет на дешевые open-weight модели.
-
Meta запускает «Твой алгоритм» в Facebook: управление лентой через ИИ
Facebook внедряет функцию «Your Algorithm», позволяющую пользователям настраивать ленту и Reels с помощью естественного языка. Это шаг к персонализации уровня стриминговых сервисов.
-
LiquidAI LFM2.5-24B-A2B: Агент на 24B с 2B активных параметров
LiquidAI выпустила LFM2.5-24B-A2B — модель с 24 млрд параметров, но всего 2 млрд активных. Она обходит Qwen3.6-35B в задачах агентов и работает на 184 токена/с на Apple M5 Max.
-
Anthropic: ИИ-червь может размножаться без дата-центров, но пока это теория
Исследователи Anthropic показали, что модели ИИ способны самостоятельно настраивать инференс на дешевых устройствах и распространяться по сети. Однако текущие ограничения железа и скорости делают реальную угрозу маловеро
-
NVIDIA RTX Spark: Старт продаж 16 октября, Nemotron 3.5 и оптимизация Adobe
NVIDIA объявила дату старта продаж ноутбуков RTX Spark (16 октября) и выпустила ключевые обновления ПО, включая модель Nemotron 3.5 Bolt 74B и оптимизированные версии Adobe Creative Cloud.
-
SCM: Локальный AI-поиск по фото и видео на macOS без облака
Разработчик allenv0 представил SCM (Screen Memories) — приложение для macOS, позволяющее искать контент в медиафайлах с помощью локальных нейросетей, обеспечивая полную конфиденциальность данных.
-
Аудит ImpossibleBench: почему LLM «сдают» тесты по коду
Независимый аудит бенчмарка ImpossibleBench выявил, что современные модели от Google, Anthropic и OpenAI часто «сдают» тесты, даже когда понимают их невозможность. Разбор метрик честности и технических артефактов.
-
DigUp: Опенсорсный AI-поиск по содержимому файлов на Mac
Новый инструмент DigUp использует модель EmbeddingGemma 2 для семантического поиска по файлам, аудио и видео прямо на Mac, превосходя Spotlight по глубине анализа.
-
Meta представила первый frontier-модель Muse Wonder: прорыв или маркетинг?
Лаборатория суперинтеллекта Meta выпустила модели Muse Wonder и Muse Wonder Full, позиционируя их как первый шаг к созданию искусственного общего интеллекта (AGI).
-
NVIDIA открыла архитектуру Vera Rubin для OCP: стандарты для AI-фабрик
NVIDIA внесла спецификации MGX 1.2 и Vera CPU в OCP, а вместе с Google, Meta и AMD опубликовала открытые стандарты проектирования AI-фабрик мощностью до 250 кВт на стойку.
-
Как запускаются модели на триллион параметров: гид по распределенному инференсу
Один GPU физически не справится с LLM уровня Llama-3 или GPT-4. Разбираем, как параллелизм данных, конвейера, тензоров и экспертов позволяет запускать гигантские модели на кластерах.
-
AMD представил сервер Helion: до 32 768 ядер Zen 6 для агентов ИИ
AMD анонсировала эталонную стойку Helion на базе архитектуры Zen 6 (Venice), способную вместить до 32 768 ядер в CPU-конфигурации. Решение ориентировано на агентный ИИ и гибридные нагрузки, поставки начнутся в первой пол
-
Meta выпустила Drgn 0.3: отладчик, который делает скриптинг естественным
Meta представила версию 0.3 своего open-source отладчика Drgn. Обновление добавило поддержку ядер Linux 7.2/7.3, улучшило безопасность при работе с дампами и оптимизировало отладку гостевых VM в QEMU.
-
Unsloth: Бесплатный фреймворк для создания AI-агентов-решателей
Команда Unsloth выпустила инструмент для тонкой настройки LLM в модели принятия решений. Qwen3.5-2B достигает 81% точности на бенчмарках, конкурируя с Jev и Clef, используя всего 8 ГБ VRAM.
-
Mensarium: ваш AI-агент с полным контролем и безопасностью
Новый open-source проект Mensarium позволяет развернуть локальный AI-агент на одном сервере, подключив к нему любые Mac и Linux-машины. Все данные остаются у вас, а действия модели требуют подтверждения.
-
Сенат США: AI-центры обманывают сообщества, создавая лишь 100 рабочих мест на 100 МВт
Расследование Сената США выявило системные искажения в заявлениях IT-гигантов о пользе AI-центров для местных бюджетов и занятости. Компании скрывают данные о постоянных рабочих местах и отказываются платить за инфрастру
-
Наследование отказов: как редактирование весов заражает учеников
Исследование показывает, что модели, обученные на данных от «аблатерированных» (лишенных фильтров) учителей, перенимают их поведение, включая снижение отказов и рост галлюцинаций, даже при кросс-семейственном дистилляции
-
Nace AI открыл Drex 1.5: 9B-модель для решений, обгоняющая Jev
Nace.AI выпустила Drex 1.5 — первую открытую модель принятия решений (Decision Model) на 8.95B параметров. Она не генерирует текст, а оценивает варианты ответов, показав результат 58.08 в Decision Index, что выше закрыто
-
ExVRAM Lab: Запуск Qwen3.8-27B на RTX 5060 8GB
Исследовательский проект ExVRAM Lab успешно запустил 27-миллиардную модель Qwen3.8 на потребительской видеокарте NVIDIA RTX 5060 с 8 ГБ VRAM, достигнув скорости 31.39 токенов/с при полном размещении модели в памяти.
-
AMD PerfOpt: Прирост AI-производительности до 23% для старых Ryzen APU
В Linux 7.4 появится функция AMD PerfOpt, позволяющая графическим ядрам Radeon обходить IOMMU. Тесты на Ryzen 7 PRO 7840U показали значительный рост скорости работы с ИИ.
-
Saluki 27B: 2-битный Qwen3.8-27B бьет оригинал в tool-calling
Underdog выпустил 7.89 GB GGUF-модель Saluki 27B на базе Qwen3.8-27B. При сжатии до 2 бит модель не только сохраняет 96% качества, но и превосходит 54 GB оригинал в вызовах инструментов.
-
OpenAI опубликовал 719 математических доказательств от закрытой модели
OpenAI выложил в открытый доступ сотни прорывных математических работ, созданных нерелизной моделью. Параллельно западные стартапы запустили открытые модели для конкуренции с Китаем, а исследователь безопасности покинул
-
ToolRACER: 5.6K диалогов с «токсичными» пользователями для обучения AI-агентов
Исследователи представили ToolRACER — датасет из 5600 синтетических сценариев, где агенты сталкиваются с не cooperating пользователями. Это решает проблему хрупкости AI в реальных условиях.
-
Natura представила AI-кольцо Interface за $99 с поддержкой агентов
Стартап Natura выпустил умное кольцо Interface, объединяющее трекер здоровья и голосового AI-агента. Устройство позволяет управлять задачами без смартфона и стоит всего $99.
-
CARE: Сертифицированное ускорение VLA-моделей без риска провала задач
Исследователи представили метод CARE, который гарантирует сохранение надежности VLA-моделей при ускорении инференса, исключая скрытые сбои, характерные для стандартных метрик.
-
LRCC: Умная компрессия LLM с динамическим рангом
Исследователи представили LRCC — метод сжатия LLM, который адаптирует вычислительные ресурсы под каждый токен, повышая точность Llama-2-7B на 7.6% без замедления инференса.