Jensen Huang — September 2026

Признаюсь вам чесно - мене завжди радує, коли ми замість Дженсен Хуанга ставимо Джекі Чана і в деяких людей від того рве кришу :)

🔥 DLSS 5 может ПОДЖАРИТЬ RTX 5090.

🖥 У первого владельца топовой видюхи уже расплавился разъём питания. Чел тестил NBA 2K27 с включённым DLSS 5 на MSI RTX 5090 Gaming Trio и заметил, что энергопотребление карты выросло примерно с 450 Вт до 600+ Вт.

🔥 GPU-Z зафиксировал пик в 613,5 Вт. Для этой модели MSI заявляет 575 Вт. Через некоторое время карта просто отрубилась и появился запах гари, а когда работяга полез проверять питание, оказалось, что 16-контактный 12V-2x6 разъём расплавился и буквально припаялся к кабелю.

Пластик вокруг нескольких контактов выгорел так, что штекер пришлось буквально выдирать. DLSS 5 действительно умеет нехило поднимать жор. В других тестах RTX 5090 с Neural Rendering тоже прибавляла десятки и даже сотни ватт нагрузки.

Хуанг наконец придумал технологию, которая ускоряет не только игры, но и скорость замены видеокарты😏

@overlamer1

То, что там Нвидия сделала с DLSS 5 — это, наверное, самый крутой пример пиара.

Короче, 16–17 марта они показали DLSS 5 как "самый значительный прорыв в графике со времён трассировки лучей в 2018". Это, если что, модель нейрорендеринга в реальном времени, накладывает на пиксели фотореалистичное освещение и материалы. В смысле, Марио и Battle Toads становятся почти документальными фильмами.

Люди на это посмотрели и решили, что технический прототип — ужасен. Потому что картинка получается везде одинаковая, лица искажаются, и вообще модель дофига чего дорисовывает от себя. Особенно не сдержались фанаты Residen Evil, потому что главные герои зомби-хоррора Леон и Грейс стали как с фильтрами замыленности. Один из крупных порталов назвал Грейс "фотографией с AI-профиля для знакомств, которым разводят стариков".

Разработчики тоже охренели. Стив Каролевикс, rendering-инженер Respawn, написал, что DLSS 5 выглядит как навязчивый фильтр контраста, резкости и аэрографа. А он не это задумывал.

Нвидиа выставили вперёд Хуанга, и он, будучи мастером краснолюдской дипломатии, послал критиков в жопу. Ну, почти. Это, как можно догадаться, был очень смелый, но коммерческий не самый хороший план.

Короче, Нвидия оказалась после этого в ситуации, когда их технологию ещё никто не пробовал, но все уже ненавидят.

А дальше 26 августа произошло странное.

Вышла игра NBA 2K27, и у неё в пакете нашлась библиотека nvngx_dlssnr.dll с DLSS 5 Neural Rendering. Прям готовая к экспорту, совершенно случайно. В игре она была не очень нужна (в смысле, вообще не нужна). Короче, я подозреваю, что Нвидевцы решили дать возможность геймерам самостоятельно это спереть. Пиар-стратегия, если что, называется Road Apple.

Ну или они случайно упустили библиотеку — тогда им дико повезло.

Через пару часов библиотеку запустили в Контроле и Скайриме. И стало понятно, что в отношении Скайрима — можно не выпускать следующую часть ещё некоторое время, он заиграл новыми красками.

Скайрим стал главной демкой. Дальше понеслось, ко всем играм стали прикручивать эту штуку. Показали даже запуск на эмуляторе PCSX2. И ещё они там её пропатчили, и она стала запускаться не только на 50-х картах, но и на 30-х и 40-х, правда с косяками. То есть обрела народную любовь. Дальше уже допилили комплект для добавления в любую игру.

Получился очень крутой разворот общественного мнения.

Для Нвидии ещё важно, что куча народа показывала игры, стримила и заодно патчила всё старое, до разработчиков чего официально вообще не достучаться. И сейчас люди массово покупают их 50-е карты, чтобы получить себе это счастье. Офигеть!

Нова модель OpenAI GPT-6 Astra навчалася приблизно на 100 000 GPU NVIDIA Grace Blackwell, а орієнтовна вартість такого тренування могла скласти $500 млн–$1 млрд.

Важливо: це оцінка Wccftech на основі вартості GPU-годин, а не офіційно названа OpenAI сума. Глава NVIDIA Дженсен Хуанг після запуску заявив: «Ера AGI настала», (Artificial General Intelligence — це штучний загальний інтелект: ШІ, який здатний не просто виконувати окремі задачі, а універсально мислити й навчатися в дуже різних сферах, приблизно як людина.) а наступний масштабний кластер OpenAI може включати вже близько 400 000 GPU. Одна з головних особливостей Astra — робота з кількома ШІ-агентами одночасно. Вони можуть самостійно виконувати завдання у браузері, таблицях, сайтах і програмах, перевіряти роботу один одного та виконувати складні багатоетапні сценарії. Втім, говорити про беззаперечне лідерство OpenAI рано: Claude Fable 5.1 від Anthropic досі випереджає Astra в низці тестів, зокрема SWE-bench Pro та деяких coding-бенчмарках.

Дженсен Хуанг назвал GPT-6 Astra полноценным AGI

Глава NVIDIA считает, что мы наконец-то добрались до этого момента.

Хуанг отдельно отметил безумную скорость прогресса: от первого ChatGPT до reasoning-моделей и Astra прошло всего четыре года.

Заодно он раскрыл масштаб обучения нового монстра: GPT-6 Astra обучали на кластере из 100 000+ NVIDIA Grace Blackwell NVLink72 GPU. А следом, по его словам, уже запускаются ещё 400 000 GPU.

И получается идеальная схема: OpenAI делает модели всё умнее, NVIDIA продаёт для этого всё больше железа.

Юникод у эмодзи hugging face 🤗 U+1F917 в десятичной системе будет 129303. В то же время NVIDIA купила компанию Hugging Face за $12 930 300 000 🤯

Представляю, как NVIDIA предлагает купить HF за 10 миллиардов, а HF такая “Погоди, Хуанг, есть прикольная идея для пасхалки”.

Дженсен Хуанг заявил, что наступила эпоха AGI

Глава Nvidia опубликовал пост, посвященный новейшей ИИ-модели OpenAI под названием GPT-6 Astra. Он заявил о наступлении эпохи AGI (Artificial General Intelligence) — общего (сильного) искусственного интеллекта.

Под AGI подразумевается ИИ, способный думать, обучаться и автономно решать интеллектуальные задачи как минимум на человеческом уровне. Некоторые футурологи приводят в качестве примера AGI в физическом теле T-800 и T-1000 из серии фильмов «Терминатор».

«GPT-6 Astra, обученная примерно на 100 000+ NVIDIA Grace Blackwell с NVLink72. За 4 года — от ChatGPT через o1 до Astra. AGI прибыл. Поздравляю команду OpenAI. В следующий раз — 400 000 GPU».

The Open Ai

Дженсен Хуанг провозгласил GPT-6 Astra полноценным AGI — глава NVIDIA считает, что момент наконец настал.

В своём посте Хуанг отметил невероятную скорость развития ИИ: путь от первого ChatGPT через reasoning-модель o1 до Astra занял всего четыре года.

Заодно раскрыл масштаб железа: Astra обучалась на кластере из 100 000+ NVIDIA Grace Blackwell NVLink72 GPU, а следом, по словам Хуанга, запускаются ещё 400 000 GPU.

Получается идеальный симбиоз: OpenAI двигает модели вперёд, а NVIDIA обеспечивает их вычислительной мощностью. И главным ограничением всё сильнее становится уже не количество чипов, а доступная энергия.

TechGuru

CEO Nvidia Jensen Huang поздравил OpenAI с релизом Astra, обученной на видеокартах Nvidia в одном из датацентров «закрытого» проекта Stargate. С его слов, использовалось больше 100'000 видеокарт серии Blackwell. На первом фото — как выглядит ДЦ сейчас, достроено…

Спекуляции на тему размера GPT-6 Astra.

Вдогонку ещё интересная новость, где автор под ником forloopcodes собрал публичные данные и инсайды в единую картину возможной конфигурации модели OpenAI:

· Параметры: ~1.2T активных (MoE, sparsity 8–12×) при общем размере ~10T - логично для масштаба. · GPU на все дела: 100-150K NVIDIA Blackwell NVLink72 — подтверждено Дженсеном Хуангом (официально заявил о 100K+). · Тренировка: претрейн ~90–110 дней, финиш в начале июля 2026 (релиз 3 сентября). · Данные на обучение: 60–100T токенов - необходимо для 10T-модели.

Спекуляции автора - это экспертная оценка (важное прим.), собранная из публичных данных. Поскольку OpenAI не раскрывает технические детали 🧠, такие цифры получают, комбинируя разные источники. 😮‍💨

Вот на чем, скорее всего, основаны его расчеты:

· Официальные заявления: Прямое указание на 100K+ Blackwell NVLink72 от главы NVIDIA. + Инфа с openai. · Инсайды из "авторитетных" СМИ сообщали, что Astra использует технику "recurrent depth". Это объясняет, как можно получить большой прирост без взрывного роста параметров. · Отраслевые утечки: Многие источники сходились на общем размере модели около 10 трлн параметров с архитектурой MoE. · Инженерная логика: Имея 100K GPU и зная дату релиза (3 сентября 2026), легко вычислить примерное время претрейна (~90–110 дней). А зная размер модели (~10T) и архитектуру (MoE с активацией ~10%), можно вывести и 1.2T активных параметров, и требуемый объем данных (60–100T токенов).

Кто такой автор? @forloopcodes – это разработчик и автор ряда opensource-проектов в сфере ИИ. Он не является сотрудником OpenAI 🚬, но его технический бэкграунд, возможно, даёт ему кредит доверия. 🪨

За подгон спасибо @walfry 🤝

Итого, верим?🆒 Пишите в комментариях ниже 👇👇👇

🚨 Episode 90 of The Intelligence Journal is here.

99.9% or 62.7%: The Fine Print Behind "AGI Has Arrived" 🧾⚡

Jensen Huang posted three words that moved markets: AGI has arrived.

He credited GPT-6 Astra, trained on over 100,000 Grace Blackwell systems, with 400,000 more GPUs coming online next. The headline number is 99.9% on ARC-AGI-3.

The number nobody put in the headline is 62.7%, which is what Astra scored on the provider-neutral harness built for fair comparison.

Same model, same benchmark, two very different stories 🔍

Join us as we break down:

- What separates the two scores, and why preserving opaque reasoning state between requests is the whole ballgame. - Why ARC Prize themselves say saturating this benchmark would not be proof of AGI, and why the people who built the test are more cautious than the people selling the GPUs. - What it means that OpenAI never claimed AGI, and the loudest declaration came from the company that sells the compute.

🗓️ Date: Sep 7, 2026

⏰ Time: 3:00 PM UTC

📍 Set your reminder: https://x.com/i/spaces/1DGleVopppOJL?s=20

NVIDIA купила Hugging Face за $12,930,300,000 — і тут не обійшлося без пасхалки 🤗

Jensen Huang офіційно оголосив угоду: NVIDIA купує Hugging Face за $12,930,300,000, а не рівні $13 млрд, як очікувалось раніше.

Різниця — $69,7 млн — не помилка округлення, а свідомий вибір заради жарту:

🔢 Якщо прибрати нулі, отримаємо число 129303. Переведи його в шістнадцяткову систему — вийде 1F917. Це юнікод-код емодзі 🤗, яке так і називається — Hugging Face.

А якщо перед тими самими цифрами поставити решітку — #129303 — отримаємо темно-зелений колір, схожий на фірмовий колір NVIDIA.

Цікаво, що назву Hugging Face компанія отримала ще у 2016 році на честь того ж емодзі 🤗 — тож символізм тут вийшов подвійний.

黄仁勋回应OpenAI发布Astra：AGI已到来 40万块GPU算力将上线

据《商业内幕》报道，英伟达CEO黄仁勋(Jensen Huang)周日在X上祝贺OpenAI发布最新强大模型Astra，并高调宣布：“AGI已经到来”。AGI指的是通用人工智能，是一个含义较为模糊的术语，通常用来描述达到或超越人类智能水平的AI模型。

黄仁勋

黄仁勋在X上发帖称：“从ChatGPT到o1，再到Astra，OpenAI只用了4年时间。AGI已经到来。祝贺@OpenAI团队。

他还指出，Astra模型是使用英伟达芯片训练的。OpenAI在上周四发布了Astra，称其为全球“最智能、与人类价值观最一致的模型”，并表示该模型能够以无与伦比的速度、准确性和判断力，完成最严苛的专业工作。

黄仁勋宣布AGI到来

OpenAI将其AGI定义为“在大多数具有经济价值的工作中表现超越人类的高度自主系统”。该公司将Astra定位为一项重大研究突破，并称其标志着可交由AI处理的任务范围发生了转变。该模型将于本周向客户开放。

OpenAI总裁格雷格·布罗克曼(Greg Brockman)在上周四与记者举行的电话会议中表示：“欢迎来到AGI时代。”他认为，未来人们回顾这段历史时，会认为AGI大约就是在这个时候诞生的，而Astra可能就是实现这一突破的模型。“就我个人而言，我确实认为我们已经达到了那个阶段。”他说。

OpenAI CEO萨姆·奥特曼(Sam Altman)本人则在近期做客“Sources”播客时表示，AGI充其量是“一个定义非常模糊的术语。我本来想说它就是一个无关紧要的营销术语”。

目前，像OpenAI、Meta、Anthropic和Google这样的前沿AI公司越来越依赖英伟达生产的先进芯片。OpenAI在3月份宣布融资时称，英伟达是“我们基础设施的基石”。该公司表示：“我们的训练集群和大部分推理堆栈继续运行在英伟达GPU上。”

黄仁勋在周日发布的X帖文中暗示，未来还将有大量算力上线。

“接下来将有40万块GPU上线。”他在回复一个帖子时称。这里的GPU指图形处理器，是用于训练和运行AI模型的先进芯片。

via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源：凤凰网科技)

📮 ИИ уже пишет прогнозы точнее синоптиков, раздаёт учёным деньги, губит туристам походы и теряет прозрачность своих «мыслей». Хотите поймать выгоду и не попасть в горный трэш‑квест — смотрите, что сегодня творится в мире нейросетей.

📆 Искусственный интеллект – сводка за 6 сентября

ИИ научили предсказывать погоду по‑новому: WeatherNext 3 уже называют самой точной глобальной моделью прогноза 🌦 “Machinelearning” рассказывает, что Google DeepMind перевернула метеопрогноз: WeatherNext 3 берет сырые спутниковые данные и показания станций, обновляет прогноз каждый час и считает погоду с шагом 5×5 км, лучше попадая в осадки и опасные явления.

Anthropic раздает учёным бесплатный Claude и до $50 000 на проекты — 10 000 мест по всему миру 💰 “OMG GPT” пишет, что компания открыла грантовую программу: исследователи могут без оплаты токенов гонять анализ данных, литературы, кода и гипотез, а лучшие идеи получат ещё и живые деньги на развитие.

ИИ‑стажёр OpenAI стоит до $7000 в день и уже обгоняет людей в исследованиях — но управлять им всё сложнее 🤖 По данным “Сбежавшей Нейросети”, в OpenAI появился агент‑исследователь, который заметно ускоряет научную работу, однако главный учёный компании открыто говорит: мы теряем прозрачность того, как такие системы “думают”, и призывает притормозить гонку моделей.

Google Gemini отправил туристов в горный трэш‑квест: мало воды, мало еды, несколько дней ожидания спасателей 🥾 “Chad GPT | Нейросети” описывает, как трое туристов в Калифорнии доверились маршруту от Gemini для 8‑часового трека, а оказались в затянувшемся походе без нормальных запасов и с эвакуацией рейнджерами — хороший повод вспомнить, что ИИ не заменяет здравый смысл.

“Слопотрон”: 80 маркеров машинного русского, по которым можно палить текст ИИ 📋 На канале “Сергей Булаев Ai” Родион Скрябин из “Палиндрома” делится чек‑листом словечек и оборотов — от канцелярита до шаблонов вроде «активно использует», — которые по одному ещё терпимы, но при скоплении (3+ в абзаце) превращают текст в стерильную машинную кашу.

AntGroup выкатила LLaDA-Image-Turbo — быструю и лёгкую open-source модель картинок за 2–4 шага 🎨 “Dealer.‌AI” отмечает, что модель умеет генерацию по промпту, редактирование и работу с референсами при качестве уровня тяжёлых диффузионок, но делает внятный текст только на английском и китайском, так что кириллицу пока придётся дорисовывать руками.

Stargate в Техасе объявили «местом рождения AGI», а NVIDIA уже готовит 400 000 новых GPU 🚀 “Futuris” передаёт, как глава Crusoe показал дата‑центр в Абилине и поздравил OpenAI с Astra, а Дженсен Хуанг добавил: модель тренировалась на кластере NVIDIA Grace Blackwell уровня 100K+ чипов, и это только разогрев перед вводом ещё сотен тысяч GPU.

OpenAI выпустила подробный гайд по промптам для GPT‑6 Astra — с готовыми шаблонами под жёсткие лимиты токенов 📚 “Chad GPT | Нейросети” рассказывает, что в документе объясняют, как изменилась модель, как теперь эффективнее строить диалоги и задачи, и дают готовые промпты, чтобы выжимать максимум качества, расходуя минимум контекста.

Хакер взломал ComfyUI через открытый порт 8188 и подсунул вредный Python‑файл 🛡 “Нейронавт | Нейросети В Творчестве” разбирает кейс реддитора: злоумышленник записал sitecustomize.py, который Python запускает автоматически, и получил доступ к системе; автор канала советует закрывать ComfyUI на 127.0.0.1 и убирать проброс порта 8188 в роутере.

🤖 svodka.​ai – ИИ читает каналы, вы читаете главное

💌 Кому из ваших знакомых эти новости тоже будут полезны? Перешлите им почитать

Искусственный интеллект. Подписаться на ежедневную svodka.ai

Ⓜ️ Подпишитесь на наш канал в MAX – чтобы читать сводки Telegram-каналов, даже если Telegram ограничен

🖥 Дженсен Хуанг заявил, что с выходом GPT-6 Astra «AGI уже наступил»

Глава Nvidia сообщил, что модель обучалась на инфраструктуре с более чем 100 тысячами Grace Blackwell, объединёнными через NVLink. Путь от появления ChatGPT до Astra занял около четырёх лет.

Вскоре к инфраструктуре добавят ещё 400 тысяч ускорителей, и связывает дальнейшее масштабирование с возможным движением к ASI и рекурсивному самосовершенствованию AI-систем.

https://x.com/JensenHuang/status/2096700264569090384

@ai_machinelearning_big_data

#openai #agi #chatgpt

​​Если опять не повезло, то айда в базальные ганглии Механизм неудач обитает там, отключу его за 35 минут ___________________________

2009 год. Поведенческие экономисты Барбарис и Хуанг изучают финансовые решения людей, которые считают себя неудачниками.

Проверяемая гипотеза: невезение как объективное явление. То, что обнаружили: точно отлаженная система.

У людей с устойчивыми полосами неудач прослеживается идентичный набор микрорешений. Мелких, почти незаметных выборов, которые предшествуют каждой потере. Не одно большое ошибочное решение, а серия крошечных, незаметных. Будто кто-то недобрый запустил вирус. И он постоянно воспроизводится.

Алгоритм ошибки

Алгоритм очень простой – и ужасно досадный. Мозг экономит ресурс на рутинных решениях: упаковывает привычные выборы в автоматические паттерны. Это, конечно, умно: не тратить внимание на то, что уже отработано и дало успешный результат. Такое сам бог велел воспроизводить раз за разом, доводя это до автоматизма.

А если в автоматику упакован ошибочный код? Обидно, но мозгу на это пофигу - он с той же прилежностью воспроизводит паттерн ошибочных выборов – и приводит к неудаче раз за разом.

Человек при этом искренне убеждён: «Я каждый раз принимаю новое решение». И в упор не замечает, что нажимает одну и ту же кнопку.

Как найти и отключить кнопку неудач

Паттерн микрорешений обитает в базальных ганглиях - зоне, отвечающей за автоматическое поведение. Сознательный разум туда не может добраться, нет у него таких полномочий. Ему лишь дозволено работать с тем, что уже вышло на поверхность, а во внутренний код соваться – ни-ни.

В гипнотическом же состоянии, когда сознательный разум уступает доминанту разуму бессознательному, доступ открывается глубже. В системный код, конечно, не попасть – это от нас закрыто самим Господом Богом. Но открывается достаточно, чтобы обнаружить механизм, который воспроизводит ошибочные микрорешения. Когда механизм обнаруживается (точнее, его проекция в теле), то идентифицируется – становится виден и ощутим отчётливо.

Это дает возможность его выключить. На его место записывается другой паттерн - с другим исходом, который лежит в плоскости удачного, успешного, удовлетворяющего.

Как видишь, это техническая процедура. Программисты про это говорят: «Замена прошивки, а не перевоспитание пользователя». Так и есть. Как превратить невезучего в везунчика? Смотрится как задача со звёздочкой, либо вообще нерешаемой. На самом деле, как подойти. Нейроинженерия с этим справляется ↓

МГНОВЕННЫЙ ГИПНОЗ ДЛЯ ПРЕКРАЩЕНИЯ НЕУДАЧ Обезвреживание алгоритма ошибочных решений в технике точечной нейрокоррекции

[Мгновенный гипноз для прекращения неудач]

[Все сеансы мгновенного гипноза]

[Цена за один сеанс сейчас]

[Цена всего комплекта сейчас]

#ReDigest

Продолжаем субботнюю рубрику, тут я кратко рассказываю про новости из мира технологий и AI, которые привлекли мое внимание.

Дайджест недели:

- OpenAI выпустила GPT-6 Astra, Брокман объявил "эру AGI"). Бенчмарки впечатляют, особенно в computer use и 3D. Лимиты пока скромные: 200 сообщений в неделю за $200 Pro.

- Anthropic выпустила Fable 5.1: умнее, чтение кеша вчетверо дешевле, меньше отказов по базовой биологии.

- Nvidia официально объявила о покупке Hugging Face за $12,9 млрд. Хуанг обещает, что платформа останется нейтральной.

- Anthropic подписала облачный контракт на $35 млрд с Lambda, и Reuters пишет о старте маркетинга IPO в середине октября (прогнозируют оценку $2 трлн).

- Sony и Warner подали иск к Anthropic за пиратские книги и тексты песен в обучении Claude. А Минюст США встал на сторону OpenAI в иске NYT: обучение на текстах - fair use.

- Claude Code и Cowork научились работать с компьютером в фоне, не отбирая его у вас.

- Гайд по API Astra: асинхронные вызовы тулов, смена инструкций посреди задачи, reasoning effort меняется без сброса кеша. Temperature и top_p больше нет.

- Claude Code получил /skill-doctor для поиска неиспользуемых скиллов. В ant CLI появился ant apply: можно сохранять/применять все зависимые скилы и настройки окружения в виде файла-конфига.

- Anthropic выложила шаблоны агентов для e-commerce и статью с кодом об их архитектуре.

- Qwen выпустила E-Commerce Bench: агент получает 100 тысяч юаней и управляет магазином.

- Anthropic запустила проверку файлов на следы Claude и включила невидимые водяные знаки в тексты Fable 5.1.

- Google запустил Pics, редактор картинок без холста на Nano Banana, работает в Docs и Slides. И открыл вейтлист на Play with Putty, многопользовательский вайб-кодинг.

- Вышел OpenClaw 2.0, крупнейший релиз проекта, главная фича - общие облачные сессии.

- Manus снова независим после развала сделки с Meta.

- AfterQuery стал самым быстрым единорогом YC: превращает работу нанятых юристов, врачей и тд в обучающие данные.

Блок с релизами других моделей (раскрывается): - Google выпустила Gemini 3.8 Flash и Flash Cyber для поиска уязвимостей (пока доступ ограничен).

- Meta обновила Muse Spark до 1.3: местами приближается к Fable 5, веса обещают открыть. Кодинг-агент Muse Code вышел из беты с подписками от $5.

- Meta выпустила Muse Voice Transcribe, Microsoft - MAI-Transcribe-2, а Inworld - синтезатор Realtime TTS-2.

- Стартап Фей-Фей Ли выпустил Atlas, мультимодальную world model.

- Runway показала две модели мира: Solaris генерирует интерактивные интерфейсы кадр за кадром, GWM Worlds 2 - среды в 720p со звуком в реальном времени.

- IFM выпустила K2 Horizon: шесть моделей до 375B под Apache 2.0.

- Z.ai открыла веса большой GLM-5.3 под особой лицензией: компаниям с выручкой от $10 млрд нужна проверка от Z.ai.

- Google выпустила открытую TimesFM-3 на 330M: zero-shot прогноз временных рядов.

- Тоби Лютке показал модель на 0.8B, обошедшую GPT-5.6 Sol на узкой задаче Shopify, собрана на их открытом Tangle.

- Nvidia и CrowdStrike представили SafeMind: пара агентных моделей для кибербезопасности.

- Perplexity в macOS-клиенте распределяет запросы между локальной моделью и облаком + фильтр перс. данных. Там движок Lily, обгоняющий MLX на Apple Silicon.

- Еврокомиссия включила ChatGPT, Reddit и Roblox в список очень крупных платформ по DSA: ежегодный аудит, отчетность и тд.

- ChatGPT, Claude и Grok 3 сентября легли одновременно. Вероятная причина - Azure (east-us).

- Стэнфорд выбросил 85% курса CS146S по разработке ПО и переписал его под агентов, вкус и ревью.

- Локальный AI в браузере взрослеет: Hugging Face выложила 207 открытых WebGPU-ядер, в 2,6 раза быстрее ONNX Runtime Web, а Three-LLM гоняет Qwen и Phi через шейдеры Three.js.

- 👍 funes - долговременная память для коддинг-агентов, общая между машинами и агентами (Claude Code, Codex, pi), индекс локальный.

- 🤩Подробный плейбук по архитектуре агентного харнесса: состояние, рантайм, инструменты.

"The central bank of AI" Одна зі статей серії про систему, яку побудував Хуанг

Nvidia - це ж про чіпи, чи вже ні?  Так, але система, яку компанія побудувала, щоб забезбечувати стабільний попит на них набагато цікавіша.

От наприклад, хмарні компанії. Якщо в них немає великих доходів, позики їм дають дорого. CoreWeave у липні брала гроші під ставку майже вдвічі вищу, ніж Alphabet за своїми облігаціями. Nvidia якраз закриває цю різницю. Вона гарантує викуп невикористаних потужностей, підстраховує оренду землі і контракти на електрику, а також купує частки в стартапах. Кредитори бачать передбачуваний дохід і дають гроші дешевше. На ці гроші купують чіпи Nvidia.

За оцінкою The Economist, потенційні зобов'язання перед клієнтами вже близько $300 млрд. В балансі їх не видно, бо спрацьовують вони тільки на спаді.

А вся конструкція тримається на двох припущеннях: ▪️що чипи довго не втрачають ціну ▪️ і що попит зростатиме швидко.

Якщо зростання просто виявиться слабшим за очікування,  почнуть спрацьовувати гарантії. Але наразі “схема” не лякає, її вже наслідують. Так само вже роблять AMD з часткою для OpenAI і Broadcom, який погодився покрити недоплату Anthropic за чіпами Google. Тобто гарантії перетворюються на звичайний інструмент продажу заліза.

Головне, щоб "музика продовжувала грати".🎶

Від редакторів: Баланс Nvidia надзвичайно стабільний , з горою готівки та завидним потоком прибутків. Якщо її колосальні ставки будуть успішними, ера штучного інтелекту може настати трохи раніше. Якщо ж вони підуть не так, витрати головним чином ляжуть на акціонерів Nvidia, а не спричинять ширшу фінансову паніку. Саме так і має працювати капіталізм.

Сайт | LifeHUGS |AgentHUGS| YouTUBE Еріка Наймана

NVIDIA всё таки купила HuggingFace, но не ровно за 13 млрд как хотела, а за $12 930 300 000 💲

Дженсен Хуанг сэкономил 70 млн (69,7 если точнее) для дорогой пасхалки:

Если убрать нули и перевести число 129303 в шестнадцатеричную систему, получится 1F917 - это unicode для эмодзи которое так и называется, Hugging Face 🤗

А если перед теми же цифрами поставить решетку, получится цвет 🟩 #129303 - тёмно-зелёный оттенок как отсылка к фирменному цвету NVIDIA

Неплохая скидка ради эмодзи 🙂

@tips_ai

NVIDIA купила Hugging Face майже за $13 млрд   Одна з головних платформ відкритого ШІ тепер належить компанії Дженсена Хуанга.

На Hugging Face сидять близько 18 млн розробників, які створюють, тестують і публікують нейромережі. Загалом на платформі вже понад 3 млн моделей.

Водночас у NVIDIA обіцяють нічого не закривати. Hugging Face збереже формат відкритої екосистеми, де можна буде використовувати різні моделі та обладнання.

США, Китай и Россия неожиданно договорились по ИИ — на G20 приняли «Принципы Каролины»

На встрече G20 в Северной Каролине представители 20 стран одобрили рамочный документ по регулированию ИИ. Документ необязателен к исполнению, но задаёт общий подход — и сам факт согласия США, Китая и России выглядит неожиданно.

Главная идея документа: — не создавать для ИИ отдельные регулирующие органы; — использовать правила, которые уже работают в смежных отраслях; — поощрять сотрудничество государства и частных компаний в изучении новых технологий; — к декабрю подготовят детальную версию, утверждать её будут на саммите G20 во Флориде; — министр торговли США Говард Лютник признал, что добиться согласия всех двадцати было трудно.

Кто что говорил: — Дженсен Хуанг призвал возложить ответственность за безопасность моделей на создающие их компании, а не на правительства, и регулировать реальные риски, а не теоретические; по его словам, с безопасностью в отрасли сейчас заметно лучше, чем на раннем этапе; — Илон Маск выступил за снижение регуляторного давления в Европе и оценил потенциальный прирост мировой экономики от ИИ и роботов в 20-30%; — Сэм Альтман поддержал мировые стандарты, но выступил против строгих запретов, сравнив ограничения на ИИ с запретом электричества сто лет назад; — Хуанг, Цукерберг и другие представители отрасли не видят смысла ограничивать доступ к китайским моделям с открытыми весами — по их мнению, максимальный доступ повышает безопасность инфраструктуры.

Где согласия не вышло: — Китай поддержал инициативу, но выступил против ограничений на доступ к передовым американским моделям; — министр торговли США ответил, что оснований для послаблений в экспортном контроле над поставками чипов в Китай нет; — то есть по принципам договорились, а по экспортному контролю позиции не сдвинулись.

Мнение нейрокуратора: Документ ни к чему не обязывает — и в этом одновременно его слабость и причина, по которой его вообще удалось согласовать. Двадцать стран с несовместимыми интересами договорились ровно о том, о чём договориться было можно: не плодить новые ведомства и работать через существующие правила. Показательнее другое — кто задавал тон. На встрече, где обсуждали регулирование индустрии, представители самой индустрии предлагали доверить безопасность ей же самой. Аргумент про «реальные риски вместо теоретических» звучал бы убедительнее, если бы за две недели до этого агенты OpenAI не сбежали из песочницы и не взломали Hugging Face. Теоретические риски имеют свойство переставать быть теоретическими примерно в момент их обсуждения.

#ai #g20 #regulation #policy #nvidia #openai #china #usa #carolinaprinciples #future

Нейрокреатор | NeuroAcademy.art

NVIDIA покупает Hugging Face за $12,9303 млрд. В сумме сделки спрятали две пасхалки

Зелёный гигант договорился о покупке Hugging Face - одной из главных площадок для открытых ИИ-моделей, датасетов и приложений. Сделку оценили в необычно точные $12 930 300 000. Из них около $11,9 млрд предназначены акционерам Hugging Face, а ещё $1 млрд NVIDIA заложила в акции для удержания сотрудников. Закрыть покупку рассчитывают в первой половине 2027 года после одобрения регуляторов 🚬

Hugging Face при этом обещают не превращать в филиал CUDA. Дженсен Хуанг отдельно заявил, что площадка останется открытой для любых моделей, облаков и вычислительных платформ, а использование видеокарт NVIDIA обязательным не станет. Сейчас сервисом пользуются более 18 млн разработчиков, на нём размещено свыше 3 млн моделей, 500 тысяч датасетов и миллион приложений.

А теперь самое красивое - 129303 в цене появилось не случайно. Число 129303 в десятичной системе соответствует Unicode-коду U+1F917, то есть эмодзи 🤗, который Hugging Face использует в качестве лого. Сооснователь компании Томас Вольф прямо намекнул, что в сумме спрятаны сразу две отсылки.

Вторую искали дольше. В интернете число успели разложить на $12 за акцию во время IPO NVIDIA, 1993 год основания и трёх основателей компании, но разгадка оказалась проще: #129303 можно прочитать как HEX-код фирменного зелёного цвета.

Получается, даже цену сделки на почти $13 млрд они умудрились превратить в айтишную пасхалку 😂

#видео #пк #железо

📱 VK | 📱 YT / Live | 📱 Умный бот

🔥Регард

20 стран, включая США, Китай и Россию, впервые согласовали общие принципы регулирования ИИ. Документ назвали «Принципы Каролины». Отдельные регулирующие органы создавать не будут. Хуанг, Цукерберг и Маск выступили против жёстких ограничений. Альтман сравнил запреты на ИИ с запретом на электричество. К декабрю подготовят детальную версию документа.

https://hightech.fm/2026/09/04/ai-regulation-agreement

Nvidia compra Hugging Face por 12.900 millones de dólares

Nvidia sigue utilizando el enorme flujo de caja generado por el boom de la IA para reforzar su posición en toda la industria. La compañía ha confirmado la compra de Hugging Face, una de las plataformas más importantes para desarrolladores de inteligencia artificial, por 12.900 millones de dólares.

La operación es relevante porque Nvidia ya no quiere limitarse a vender los chips sobre los que funciona la IA: está entrando también en las plataformas, modelos y empresas que construyen alrededor de ellos. Hugging Face seguirá siendo abierta, según Jensen Huang, aunque sus competidores temen que Nvidia pueda utilizar esta posición para hacer todavía más atractivo su propio hardware.

Además, la compañía está invirtiendo miles de millones en empresas de prácticamente todas las capas del sector: proveedores de infraestructura como CoreWeave, compañías de IA como OpenAI o Anthropic y fabricantes de hardware como Intel. Es una estrategia que le permite beneficiarse del crecimiento de la inteligencia artificial incluso aunque, en el futuro, parte del mercado reduzca su dependencia directa de sus GPUs.

Cada vez está más claro que la estrategia de Nvidia es convertirse no solo en el principal fabricante de chips de IA, sino en una pieza imprescindible de prácticamente todo el ecosistema.