AI Россия
Закон об ИИ · экспорт моделей · безопасность роботов
Законопроект о развитии нейросетей в России одобрен Правительственной комиссией после правок по замечаниям бизнеса. Документ сохраняет курс на регулирование, но избегает избыточного давления на рынок.
CNews →Российское правительство не будет запрещать иностранные модели и не станет принудительно переводить все системы на отечественный ИИ. Для чувствительных сфер могут сохранить отдельные ограничения, но без тотальной миграции.
CNews →Китайская Z.ai представила GLM-5.2, которая сразу заняла верхние позиции в рейтинге Artificial Analysis. Вся линейка GLM-5 обучалась только на Huawei Ascend 910B, без использования Nvidia.
3DNews →Google направит десятки миллионов долларов в киностудию A24. Сделка показывает, как AI-экосистема все глубже входит в производство контента, включая кино и визуальные форматы.
iXBT →Figure AI стала, по словам компании, первым предприятием, где человекоподобных роботов больше, чем сотрудников. Показатель отражает быстрый переход от R&D к масштабированию робототехнического парка.
3DNews →Ученые из США и Европы провели эксперимент, который выявил потенциальную потерю контроля над роботами на нейросетях. Работа усиливает фокус индустрии на safety и ограничениях автономии.
3DNews →Илон Маск заявил, что ИИ может стать умнее всего человечества уже через 4–5 лет. Это не новый релиз, но важный сигнал о том, как лидеры рынка формируют ожидания вокруг темпа развития моделей.
iXBT →Habr публикует разбор того, почему оценка моделей и агентов критична после инцидентов с код-агентами и автономными действиями LLM. Акцент смещается с демонстраций на измеряемое качество и контроль поведения.
Habr AI →Habr разбирает применение RAG не только для вопросов и ответов, но и для рекомендательных сценариев. Подход укрепляется как универсальный слой семантического поиска и генерации поверх данных.
Habr NLP →Разбор Habr показывает, как выглядит production-архитектура продажного агента: от диаризации звонков до извлечения фактов и записи в CRM. Материал подчеркивает, что в реальных системах основная сложность — не модель, а пайплайн.
Habr NLP →Habr описывает pipeline для оценки качества вебинаров: whisper.cpp, LLM-судья, SQLite, дашборд и письма. Ключевой вывод — надежность дает не промпт, а корректная методика и калибровка данных.
Habr NLP →