Data Secrets

Итак, Google I/O. Основные релизы:

1️⃣ Gemini 3.5 Flash. По бенчмаркам обходит Gemini 3.1 Pro в кодинге, агентных задачах и на мультимодальности, при этом выдает скорость чуть меньше 300 токенов в секунду: это заметно быстрее GPT-5.4 mini и Claude Haiku, и примерно в 4 раза быстрее Opus, Sonnet и GPT-5.5. На презентации также показывали версию, выдающую почти 1500 токенов в секунду. Цена тоже намного доступнее Pro версий, GPT и Opus.

Gemini 3.5 Pro пообещали выпустить в следующем месяце. Gemini 3.5 Flash уже можно попробовать в Antigravity.

2️⃣ Gemini Omni. Как написали Google, это "первый шаг на пути к моделям, которые могут генерировать что угодно из чего угодно". В текущей версии Omni ограничена генерацией видео. На входе может быть текст, изображения, видео и голос, на выходе вы получаете видео. Качество генераций – конкурентоспособное, физика не страдает, фотореалистичность на уровне. Попробовать можно в приложении Gemini.

3️⃣ Antigravity 2.0. Добавили: всякие возможности для оркестрации параллельных агентов и субагентов, фоновые задачи, нативную поддержку голосовых команд. Выпустили Antigravity CLI (на замену Gemini CLI) и Antigravity SDK для создания кастомных агентов. На презентации показали, как система собрала рабочую операционку, на которой можно запустить Doom. На это понадобилось менее 12 часов, 96 агентов и менее 1 тысячи долларов.

4️⃣ Ну и по мелочи:
– полностью обновили интерфейс Gemini App, теперь ответы больше похоже на интерактивные страницы;
– для подписчиков AI Plus, Pro и Ultra добавили Daily Brief: персонализированный дайджест дня на основе Gmail, Календаря и задач;
– для Ultra теперь предлагают Gemini Spark: личного агента, который работает постоянно даже при выключенном ноутбуке и выполняет за вас задачи. Пока что интеграции только с инструментами Google, но обещают скоро добавить и другие;
– подписка Google AI Ultra теперь стартует от $100/месяц (раньше было от $250), а тариф за $250 подешевел до $200 без урезания возможностей и лимитов;
– анонсировали умные очки и новые ноутбуки Googlebooks.

Андрей Карпаты теперь работает в Anthropic

Личное обновление: я присоединился к Anthropic. Думаю, следующие несколько лет на фронтире LLM будут особенно формирующими. Я очень рад присоединиться к команде и вернуться к R&D. Я по‑прежнему очень увлечен образованием и планирую в свое время снова заняться этой деятельностью.

Вот это настоящий удар по конкурентам, а не эти ваши модельки

Бизнесмен Потанин на ЦИПР точно сформулировал, как на самом деле устроен промышленный ИИ: не как автономная система, а как инструмент, который усиливает человека.

Он отдельно подчеркнул, что оператор остается в центре процесса и вмешивается при выходе за критические параметры. То есть речь не про «замену людей», а про ускорение принятия решений и снижение ошибок там, где цена ошибки — миллиарды.

И, пожалуй, самая важная мысль: ИИ начинает работать не тогда, когда он самый умный, а тогда, когда он встроен в конкретный процесс и дает измеримый результат. В случае «Норникеля» это уже десятки миллиардов потенциального эффекта. По ссылке - конкретнее

Отец вайбкодер – счастье в семье

Composer 2.5 от Cursor: качество Opus 4.7 и GPT-5.5 в 10 раз дешевле

Cursor удивили. Они выпустили очередного Composer, но если предыдущие версии были довольно слабые, то сейчас это уже можно назвать полноценным фронтиром.

cursor.com/blog/composer-2-5

Бенчмарки:
– SWE-Bench Multilingual: 79.8% (Opus 4.7: 80.5%, GPT-5.5: 77.8%).
– Terminal-Bench 2.0: 69.3% (Opus 4.7: 69.4%, GPT-5.5: 82.7%).
– CursorBench v3.1: 63.2% (Opus 4.7 max: 64.8%, GPT-5.5 default: 59.2%)

При этом стоит модель всего $0.50 за млн input / $2.50 за млн output. Это в 10 раз дешевле опуса. Fast-тариф стоит чуть дороже ($3.00 input / $15.00 output), но все равно дешевле Opus, примерно как Claude Sonnet 4.6. Единственное: публичного API нет, только внутри Cursor, CLI и веб.

Что касается внутрянки:
– Модель основана на Kimi K2.5 от Moonshot AI (как и Composer 2)
– Но базовые веса составили лишь 15% от потраченного компьюта, все остальное – кастомный RL и дообучение
– Из интересных приемов использовали Targeted RL with textual feedback. В классическом RL модель получает одну награду за весь ответ целиком, и непонятно, где именно она ошиблась. Cursor же делают так: когда модель делает локальную ошибку (например, вызывает несуществующий инструмент), прямо в это место вставляется подсказка, и веса как бы подталкиваются в сторону того, как модель повела бы себя с этой подсказкой.

Кстати, одновременно Cursor анонсировали следующую модель, которую они тренируют с нуля, используя в 10 раз больше компьюта, чем на Composer 2.5, на кластере Colossus 2 совместно с xAI. Конец 2026 года в AI-кодинге будет очень интересным.

Google готовится релизнуть крутейшую видео модель

Сегодня у них пройдет ежегодная Google I/O, и они во всю раздают спойлеры. Судя по всему, нас ждет сильная омни модель – возможно, SOTA в генерации видео.

Например, вот такие видео выложили в преддверии мероприятия CEO Google Сундар Пичаи и главный источник сливов по Gemini Логан Килпэтрик.

Ждем

Как усилить ИБ: управление данными и ML-технологии для защиты бизнеса

Когда киберриски растут, а требования к защите данных ужесточаются, перед компаниями стоит вопрос: как обеспечить высокий уровень ИБ без роста бюджета?

Эксперты «Инфосистемы Джет», Arenadata и «Аксель Про» проведут совместный митап, где подтвердят, что ответ в сочетании проверенных решений и современных технологий.

Что в программе?
🔹Реальные кейсы сбора данных в ИБ: когда выгоднее использовать готовые инструменты вместо самостоятельной разработки
🔹Тренды рынка ИБ: кто лидирует, какие технологии набирают популярность и куда двигаться дальше
🔹ML-кейсы для ИБ в реальной ИТ-среде: от анализа логов до задач с LLM
🔹Дата-контракты, карта данных и профилирование — как инструменты управления данными помогают ИБ
🔹Как управление данными и их качество повышают уровень ИБ

Когда: 26 мая в 11:00 МСК
Формат: онлайн

Регистрация на бесплатный митап на сайте.

Внутри Google сформировали специальный внутренний «комитет по компьюту»

Он распределяет доступ к кластерам TPU/GPU среди подразделений и проектов компании и решает, кто получает приоритет, а кто ждет в очереди.

То есть в условиях дефицита ресурсов даже сотрудникам Google приходится буквально конкурировать за железо и шлифовать продажные презентации для внутреннего комитета, чтобы получить квоту на вычисления.

Если квоту не дали, то ты со своим проектом либо останешься ждать в очереди, либо можешь пойти и слезно просить занять компьют у другой команды.

На фоне этого из Google начали уходить исследователи. В основном они перебираются в маленькие стартапы.

Илон Маск проиграл дело против OpenAI

Жюри из девяти присяжных в федеральном суде Северной Калифорнии вынесло единогласный вердикт: все три основных требования иска Илона Маска против Сэма Альтмана и Грега Брокмана (нарушение благотворительного траста, содействие в таком нарушении и необоснованное обогащение) оказались отвергнуты из-за пропущенного срока исковой давности.

То есть, фактически, Альтмана и Брокмана не признали невиновными, но Маск все равно остается ни с чем. Ни компенсации, ни реструктуризации OpenAI, которой он добивался, уже не будет.

Судья согласилась с вердиктом присяжных и формально отменила все иски.

Строительство ЦОДов должно занимать не 2 года, а 9 месяцев

Только так можно обеспечить конкурентоспособность технологий. С таким заявлением на конференции “ЦИПР-2026” выступил вице-президент и технический директор Т-Банка Олег Щербаков. Он отметил, что технологии сейчас развиваются гораздо быстрее, чем инфраструктура, если не сокращать эту дельту, то к окончанию строительства инфраструктура уже устареет.

Чтобы ускорить строительство нужна прозрачная и понятная регулируемая цепочка, зеленый коридор для строительства, как, например, в Китае. Т-Банк, планирует построить ЦОДы за полтора года. 80% мощностей новых объектов, которые введут в 2027 году, уйдут под данные и инференс — самые растущие нагрузки.