Новости про Ref.
9097 материалов с упоминанием Ref.: релизы, бенчмарки, цены и доступность. Профиль компании и её модели — на странице Ref..
-
Лаборатория Касперского: сканеры штрихкодов — глобальная дыра в безопасности маркетплейсов
Исследование Securelist выявило критические уязвимости в складской инфраструктуре маркетплейсов. Атаки через сканеры, Wi-Fi и ПЛК могут парализовать логистику и подменить данные об остатках.
-
Банк Америки нанял 1000 аутсорсеров из-за уязвимостей, найденных ИИ Anthropic
CEO Bank of America Брайан Мойнихан раскрыл детали: ИИ-модель Anthropic Mythos обнаружила критические уязвимости в коде, заставив банк экстренно привлечь 1000 внешних консультантов и потратить сотни миллионов долларов на
-
Xodus Nexus: Xbox Game Pass на Linux стал проще
Форк проекта Xodus выпустил графический интерфейс для запуска Xbox Game Pass на SteamOS и Linux, упростив установку игр и управление библиотекой.
-
Linux 7.4: 17 000 строк кода на Rust и поддержка NVIDIA Nova
В ядро Linux 7.4 войдет масштабный пулл-реквест от Мигеля Охеды, включающий обновление библиотеки Zerocopy и новые модули для безопасной работы с памятью.
-
Лучшие локальные LLM для Mac в 2026: бенчмарки от M1 до M6
Анализ производительности локальных языковых моделей на чипах Apple Silicon от M1 до M6. Разбор оптимальных конфигураций для RAM от 8 до 512 ГБ.
-
Sovereign AI: Microsoft представила единую платформу от Edge до Cloud
Microsoft анонсировала архитектуру Sovereign AI, позволяющую компаниям развертывать ИИ-модели с полным контролем данных в любом регионе, от периферийных устройств до облака Azure.
-
MLX-GRPO: Обучение LLM на Mac без CUDA через RL
Появился фреймворк MLX-GRPO, позволяющий обучать большие языковые модели методом Group-based Relative Policy Optimization исключительно на чипах Apple Silicon.
-
VideoMaMa++: Прорыв в видео-маттинге с сохранением временной согласованности
Команда KAIST представила VideoMaMa++, архитектуру на базе Wan 2.1, которая решает проблему мерцания краев при обработке длинных видео, обеспечивая плавный переход между чанками без дообучения.
-
MiniMax M3.1 Flash: гонка ИИ теперь о цене за задачу, а не только о скорости
Новая модель MiniMax M3.1 Flash обещает ускорение в 3 раза и снижение стоимости на 70% для агентных нагрузок, меняя парадигму конкуренции с «кто быстрее» на «кто дешевле за результат».
-
Пауза на 3 года = 1000 лет безопасности ИИ: новая модель
Исследование Simon Steshin и Grigory Reznikov показывает, что трехлетняя приостановка развития ИИ позволит накопить объем знаний по безопасности, эквивалентный 1000 годам работы 2025 года.
-
Как ускорить LLM в 2.24 раза на слабом GPU: секреты оптимизации llama.cpp
Автор провел системное тестирование локальных LLM на NVIDIA GTX 1650 Ti (4 ГБ VRAM) и доказал, что правильная настройка llama.cpp дает прирост скорости до 2.24x без апгрейда железа.
-
Mac Studio за $13k: Apple бросает вызов NVIDIA, а не геймерам
Apple представила Mac Studio с чипом M2 Ultra, который по цене и производительности в задачах ИИ конкурирует с двумя серверными решениями NVIDIA, а не с игровыми ПК.
-
Blackwall оценили в $2.2 млрд: защита от ботов и AI-трафика
Компания Blackwall привлекла $100 млн при оценке $2.2 млрд, чтобы развивать инструменты фильтрации трафика. Рост стоимости отражает острую необходимость сайтов в защите от наплыва ботов и AI-агентов.
-
AA-PersonalityBench: Как ИИ пишут, а не что говорят. Рейтинг 38 моделей
Artificial Analysis представили AA-PersonalityBench — первый бенчмарк, оценивающий не фактологическую точность, а стиль, эмпатию и «человечность» ответов 38 крупнейших языковых моделей.
-
tfsec уходит в архив: Aqua Security консолидирует сканирование в Trivy
Разработчики tfsec объявили о завершении активной поддержки инструмента и переходе сообщества на Trivy. tfsec станет частью экосистемы Aqua Security, а его движок ляжет в основу IaC-сканирования Trivy.
-
NVIDIA открыла код Run:ai: новый стандарт оркестрации GPU в Kubernetes
NVIDIA выпустила платформу Run:ai под лицензией Apache 2.0, предоставив разработчикам полный контроль над планированием GPU, квотами и управлением нагрузками в Kubernetes без необходимости покупки подписки.
-
Inception Mercury 3: 1068 токенов/сек и победа над GPT-6 Luna
Inception представила LLM Mercury 3 на основе диффузии: модель генерирует текст параллельно, достигая скорости 1068 токенов/сек и превосходя GPT-6 Luna и Claude Haiku 5.5 в 8 из 12 бенчмарков.
-
NVIDIA и BSC: 800+ сервисов AI Factory и старт MareNostrum 5
Барселонский суперкомпьютерный центр (BSC) запустил AI Factory Accelerator Programme, предоставив стартапам доступ к суверенным вычислениям на базе NVIDIA. С апреля 2025 года уже оказано более 800 услуг.
-
TorchNeuron: Hugging Face делает AWS Trainium родным для PyTorch
Hugging Face анонсировал TorchNeuron — нативный бэкенд для AWS Trainium, который заменяет Optimum Neuron и обеспечивает поддержку eager-режима и torch.compile.
-
NVIDIA представила BlueField-4 STX: DPU-сервер для контекстной памяти
На OCP 2026 NVIDIA показала компактный сервер BlueField-4 STX для Context Memory (CMX) на базе процессора Vera и памяти SOCAMM, предлагая более дешевую альтернативу предыдущим решениям.
-
GPT-2-small и грамматика: почему ИИ не копирует естественные языки
Исследование arXiv (2026) показало, что модели GPT-2-small учатся строить сложные синтаксические конструкции иначе, чем люди, создавая «неестественные» языки.
-
MoE-оптимизация: почему 4% токенов решают всё
Исследование Zhiyuan Wang показывает, что сокращение экспертов при префилле MoE-моделей убивает точность ответов. Ключ к балансу скорости и качества — сохранение полных экспертов для первых 8–32 токенов промпта.
-
Чистые нейроны — не панацея: почему интерпретируемость моделей всё ещё сложна
Исследователи Goutham Nalagatla и Carlos Guerrero Alvarez оспаривают оптимизм вокруг «чистых» нейронов, доказывая, что понимание отдельных единиц не равно пониманию вычислений модели.
-
GRR Rapid Response: Фреймворк Google для удаленной цифровой криминалистики
Google открыл исходный код GRR — мощного инструмента для реагирования на инциденты безопасности, позволяющего проводить удаленный сбор доказательств в реальном времени.
-
Векторы эмбеддингов: 16 МБ вместо гигабайт. Революция для Tiny LLM
Исследователь Sai Kiran Bathula доказал, что обучаемые таблицы эмбеддингов в малых языковых моделях — это избыточная трата ресурсов. Замена их на замороженный 16 МБ словарь с бинаризацией позволяет создавать модели весом
-
Nace AI выпустила Drex Max: мультимодальный агент с точностью 67.59
Nace AI представила Drex Max — первую мультимодальную модель принятия решений для агентов, управляющих компьютером. Модель анализирует текст и изображения, возвращая вероятности ответов за 174 мс.
-
Red-teaming: как мультиагентные атаки обходят мониторинг безопасности
Исследование показывает, что распределение вредоносных действий между несколькими AI-агентами позволяет скрыть угрозу от систем мониторинга, снижая индекс подозрительности с 9.25 до 2.25.
-
Графы в тексте: как формат сериализации влияет на точность LLM
Исследование EMNLP 2026 показало: выбор формата представления графа знаний для LLM критичен для сложных задач. Точность может сильно варьироваться в зависимости от модели и типа запроса.
-
LEMON: Zero-shot мониторинг LLM через attention-карты
Исследователи представили LEMON — нейросеть, обнаруживающую галлюцинации и джейлбрейки в новых LLM без дообучения, используя геометрическое глубокое обучение.
-
AMD GAIA 0.25: Оптимизация Ryzen AI для 16 ГБ ОЗУ и новый размер установки
Вышла версия 0.25 open-source фреймворка GAIA для локальных AI-агентов на Ryzen AI. Обновление критически важно для владельцев ноутбуков с 16 ГБ памяти и радикально сократило размер установки.