🤖 Российские и китайские нейросети: главное за день
🤖 Российские и китайские нейросети: главное за день Сегодня в фокусе — бытовые AI-сценарии от Яндекса, российская edge-инфраструктура и свежие обновления китайских AI-инструментов. 1. Яндекс добавил новые AI-функции в умную IP-камеру Теперь через Алису можно спрашивать, что происходит в кадре, искать видео в архиве по запросу своими словами и настраивать автоматическую запись по условиям. Это важный пример того, как визуально-языковые модели переходят из демо в повседневные домашние устройства. 🔗 Источник 2. На «Иннопроме» показали российский нейросетевой ускоритель LinQ HX По данным РИА Новости, модуль построен на отечественном AI-чипе, может обрабатывать данные офлайн и рассчитан на видеонаблюдение, роботов и медмониторинг. Для рынка это сигнал, что импортонезависимая edge-AI-инфраструктура в России постепенно доходит до практических внедрений. 🔗 Источник 3. Kimi Code запустил режим HighSpeed и дополнительный расход квоты Moonshot AI сообщила, что в Kimi Code появился режим HighSpeed с примерно 5–6-кратным ростом скорости вывода по сравнению со Standard, а Extra Usage позволяет продолжать запросы после исчерпания лимитов подписки. Это делает китайский coding-ассистент более предсказуемым для интенсивной разработки и командных сценариев. 🔗 Источник 4. GLM-5.2 попробовали запустить локально на ноутбуке с 25 ГБ RAM На Хабре разобрали проект Colibri, который запускает открытую китайскую модель GLM-5.2 за счёт подгрузки экспертов с NVMe-накопителя. Скорость пока низкая, но сам подход показывает, что большие китайские open-source модели постепенно становятся ближе к локальному использованию без серверного железа. 🔗 Источник Будем следить за российскими и китайскими AI-разработками дальше.