Deepmind раскатывет Project Genie

Экспериментальный прототип Project Genie стал доступным для американских подписчиков тарифа Gemini Ultra. Проект построен на модели мира Genie 3 и может генерировать игровые 2D/3D-окружения по текстовым описаниям или референсным изображений, а затем свободно перемещаться по ним в реальном времени.

На старте доступны функции создания, исследования и модификации локаций. Генерация мира происходит процедурно прямо в процессе взаимодействия.

Длительность сессии - до 60 секунд, есть задержки отклика и визуальные артефакты. Под капотом - Nano Banana Pro и Gemini.

blog.google (https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/google-deepmind/project-genie/)

DeepSeek будет делать ИИ-поисковик и платформу автономных агентов.

Китайский стартап открыл массовый наем специалистов для создания поисковой системы. Судя по описаниям вакансий, DeepSeek строит мультимодальный движок, который будет обрабатывать запросы через текст, изображения и аудио на разных языках.

Вторым вектором хантинга стали автономные агенты. Компания ищет инженеров для создания инфраструктуры постоянно работающих ИИ-помощников, способных решать задачи с минимальным вмешательством человека.

Конечной целью в описании позиций компания называет создание AGI.

bloomberg.com (https://archive.is/https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-01-29/deepseek-sets-sights-on-ai-search-and-agents-job-postings-show)

Ai2 выложил открытых кодинг-агентов SERA.

Институт Аллена представил семейство открытых ИИ-агентов SERA, оптимизированных для работы с реальными кодовыми базами. Флагманская модель SERA-32B успешно решает более 55% задач в SWE-Bench Verified, опережая Qwen3-Coder и проприетарный Devstral Small 2. Младшая версия на 8 млрд. параметров - 29,4%, это тоже выглядит бодро для сопоставимой весовой категории.

Самое крутое здесь — это ценник. Инженеры научились тренировать агентов всего за $400, что примерно в 100 раз дешевле привычных методов. Секрет такой экономии в использовании синтетических данных.

Ai2 выкатили в опенсорс вообще (https://huggingface.co/collections/allenai/open-coding-agents) все (https://github.com/allenai/SERA), включая скрипты (https://github.com/allenai/sera-cli) для интеграции с Claude Code. Теперь, чтобы поднять собственного ИИ-разработчика, достаточно прописать буквально пару строчек кода..

allenai.org (https://allenai.org/blog/open-coding-agents)

Nvidia открыла стек ИИ-моделей для прогноза погоды.

Чипмэйкер опубликовал семейство открытых моделей и библиотек Earth-2, которое заменяет тяжелые физические симуляции нейросетями. Earth-2 генерирует метеопрогнозы на порядки быстрее и дешевле традиционных численных методов NWP.

В релиз вошли 3 архитектуры: Medium Range дает глобальный прогноз на 15 дней вперед по 70+ параметрам, генеративная система Nowcasting следит за штормами здесь и сейчас с окном прогноза до 6 часов и разрешением в километр и третий модуль, Global Data Assimilation, сокращает время расчета начальных атмосферных условий с часов до секунд.

Первые две уже доступны на GitHub (https://github.com/NVIDIA/earth2studio) и Hugging Face (https://huggingface.co/collections/nvidia/earth-2), а выход модуля ассимиляции данных запланирован на 2026 год.

nvidia.com (https://www.nvidia.com/en-gb/high-performance-computing/earth-2/)

Google вывела фреймворк LiteRT в релиз.

Google официально отправила LiteRT (тот самый TensorFlow Lite) в стабильный продакшн. Разработчики наконец-то получили нормальный, унифицированный доступ к NPU от Qualcomm и MediaTek. Плюс ко всему, новый движок ML Drift на GPU обгоняет классический TFLite в среднем в 1,5 раза.

Результаты бенчмарков на Samsung S25 Ultra выглядят почти нереально: на Gemma 3 LiteRT умудрился обойти llama.cpp в 3 раза на процессоре и в 19 раз на GPU (в prefill).

Если вы раньше страдали при переносе моделей, хорошая новость: теперь есть прямая конвертация из PyTorch и JAX. При этом старые наработки не сломали: формат .tflite поддерживается, но Google рекомендует использовать новый API CompiledModel.

developers.googleblog.com (https://developers.googleblog.com/litert-the-universal-framework-for-on-device-ai/)

Источник: developers.googleblog.com

Комментарии: