Метод DiLoCo снижает частоту обмена данными между узлами обучения в сотни раз. Его развязанная версия убирает жёсткую синхронизацию, позволяя тренировать большие модели на нестабильном интернете и разнородном железе.
Крупные разработчики ИИ один за другим объявляют о партнёрствах с Южной Кореей — от суверенных дата-центров до госсервисов. Разбираем, что реально стоит за этими анонсами и кто на них зарабатывает.
ИИ перестаёт быть демо на конференциях и заходит в кабинет врача как «второй специалист». Разбираем, что такое ИИ-соклиницист, где он уже работает и почему цена ошибки здесь измеряется не в рублях, а в диагнозах.
Вокруг Gemini 3.5 и слогана «frontier intelligence with action» уже строят планы миграции. Разбираем, что из этого подтверждено Google, а что — домыслы, и как проверять заявления самому.
DeepMind показала AlphaEvolve — агента, который эволюционно улучшает алгоритмы и уже оптимизировал часть инфраструктуры Google, от планировщика дата-центров до умножения матриц.
Google представил AI Co-Scientist — систему из нескольких агентов на базе Gemini 2.0, которая генерирует научные гипотезы и проверяет их сама себя. В первых тестах она за два дня повторила вывод, к которому лаборатория шла годами.
Фиброз печени пока нечем лечить напрямую: одобренного препарата, останавливающего рубцевание, на рынке нет. Поэтому исследователи всё чаще перебирают уже существующие лекарства через базы данных и модели машинного обучения.
Ураган Мелисса вышел на Ямайку как система пятой категории. ИИ-модели прогноза погоды, включая семейство WeatherNext от Google, вошли в набор инструментов, на которые смотрели синоптики при подготовке предупреждений.
Модели вроде AlphaFold и алгоритмы поиска сенолитиков ускорили работу с белками и клетками старения. Разбираем, что уже работает, а где пока маркетинг.
Боковой амиотрофический склероз изучают по геномике, транскриптомике и белкам порознь. Объединение этих слоёв в один конвейер меняет то, что вообще можно найти в данных о болезни.
Секвенирование единичных клеток, публичные атласы тканей и модели машинного обучения меняют то, как исследователи ищут причины фиброза и НАЖБП. Разбираем инструменты и данные, с которыми можно работать самому.
Google продвигает идею единой модели, которая обрабатывает текст, звук, изображение и видео в одном потоке. Разбираем, что известно, чего пока нет и стоит ли ждать конкретных цифр.