Дайджест ML-новостей

Вновь считаем эффективность внедрения ИИ
MIT и HPE выпустили совместную статью о том, как превращать перспективные пилотные проекты в масштабируемую и надежную систему. Коллаборация неожиданная, материал интересный, рекомендуем к прочтению.
www.technologyreview.com/2025/11/18/1128007/realizing-value-with-ai-inference-at-scale-and-in-production/

ИИ — это не только про обучение LLM
Небольшая статья про взгляд SambaNova на Inference. График расходов на обучение моделей и инференс от Gartner, а также показатели роста этого направления прилагаются.
sambanova.ai/blog/ai-is-no-longer-about-training-bigger-models-its-about-inference-at-scale

AMD представила ускорители серии MI400
Если коротко: стало лучше, быстрее и дороже. Особенно хотим отметить AMD Helios с 31 ТБ HBM4 памяти. В состав входит 72 ускорителя, то есть это прямой конкурент NVIDIA NVL 72, но со значительно большим объемом быстрой памяти.
www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/amd-touts-instinct-mi430x-mi440x-and-mi455x-ai-accelerators-and-helios-rack-scale-ai-architecture-at-ces-full-mi400-series-family-fulfills-a-broad-range-of-infrastructure-and-customer-requirements

Считаем индекс прозрачности базовых моделей
В декабре вышла очередная версия оценочного исследования от Стэнфордского университета. По ее итогам лидером по части прозрачности базовых моделей назван IBM.

Напомним, что в IBM есть семейство Granite, представители которого хороши в задачах RAG. Их мы задействуем в своей Foundation Models Catalog.
selectel.ru/services/cloud/foundation-models-catalog/
crfm.stanford.edu/fmti/December-2025/index.html

ClickHouse приобрел Langfuse за $400 миллионов
ClickHouse вновь совершил покупку — на этот раз речь про Langfuse. Причины этой сделки кроются в смене позиционирования. Теперь ClickHouse хочет стать базой для логов и прочих observability-инструментов для ML — и прямо заявляет об этом в рекламе.
clickhouse.com/blog/clickhouse-raises-400-million-series-d-acquires-langfuse-launches-postgres

Как ИИ влияет на мир: исследование Microsoft
Microsoft выпустили большое исследование о распространении искусственного интеллекта в разных странах мира. Примечателен факт, что DeepSeek больше всего популярен в трех странах: Китай — 89%, Беларусь — 56% и Россия — 43%.
www.microsoft.com/en-us/corporate-responsibility/topics/ai-economy-institute/reports/global-ai-adoption-2025/

ИИ-агенты: баланс между затратами и производительностью
В блоге DataRobot вышла большая статья про экономику AI-агентов. Среди ключевых выводов один отметим особо: стоимость принятия решения помогает более объективно оценить ROI агентов, чем стоимость инференса. Эта метрика отражает как затраты, так и коммерческую ценность каждого автономного решения.
www.datarobot.com/blog/cut-agentic-ai-development-costs/

ML Automotive х АТОМ | ML-сезон подкаста «Сегодня на ретро», выпуск № 5
В отчете о новом наборе Y Combinator есть интересная мысль: физический искусственный интеллект должен обучаться на основе ограниченных и дорогостоящих данных из реального мира и физических симуляций. Это смещает акцент на сам процесс обучения, где контроль над генерацией данных и моделированием определяет, насколько эффективны могут быть роботы.
Так вот, ML Automotive — это физический искусственный интеллект. В новом выпуске подкаста коллеги из Атома рассказывают про свой опыт работы с ним.
www.youtube.com/watch?v=IIWyvA0tcg4

Как ИИ-агенты меняют бизнес | ML-сезон подкаста «Сегодня на ретро», выпуск № 6
Также в новом сезоне подкаста мы не могли не поговорить про AI-агенты. Для этого пригласили тех, кто их делает и продает другим — сооснователя сервиса KTS Александра Опрышко и владельца платформы Kolmogorov.ai Михаила Зайцева.
www.youtube.com/watch?v=dpemrk38gHY