Generative Ai
الذهاب إلى القناة على Telegram
Анонсы интересных библиотек и принтов в сфере AI, Ml, CV для тех кто занимается DataScience, Generative Ai, LLM, LangChain, ChatGPT По рекламе писать @miralinka, Created by @life2film
إظهار المزيد3 672
المشتركون
-924 ساعات
-187 أيام
-2730 أيام
جارٍ تحميل البيانات
القنوات المماثلة
سحابة العلامات
الإشارات الواردة والصادرة
---
---
---
---
---
---
جذب المشتركين
أكتوبر '26أكتوبر '26
أكتوبر '26
+40
في 0 قنوات
سبتمبر '26
+31
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '26
+96
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '26
+35
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '26
+130
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '26
+56
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '26
+33
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '26
+39
في 1 قنوات
Get PRO
فبراير '26
+46
في 1 قنوات
Get PRO
يناير '26
+40
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '25
+231
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '25
+43
في 1 قنوات
Get PRO
أكتوبر '25
+9
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '25
+21
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '25
+47
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '25
+123
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '25
+56
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '25
+69
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '25
+83
في 1 قنوات
Get PRO
مارس '25
+115
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '25
+100
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '25
+132
في 2 قنوات
Get PRO
ديسمبر '24
+114
في 1 قنوات
Get PRO
نوفمبر '24
+129
في 1 قنوات
Get PRO
أكتوبر '24
+124
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '24
+101
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '24
+89
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '24
+115
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '24
+99
في 3 قنوات
Get PRO
مايو '24
+57
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '24
+57
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '24
+115
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '24
+107
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '24
+108
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '23
+112
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '23
+139
في 2 قنوات
Get PRO
أكتوبر '23
+53
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '23
+30
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '23
+24
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '23
+20
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '23
+25
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '23
+92
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '23
+55
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '23
+29
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '23
+18
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '23
+29
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '22
+19
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '22
+18
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '22
+23
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '22
+22
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '22
+34
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '22
+41
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '22
+23
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '22
+27
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '22
+32
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '22
+20
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '22
+20
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '22
+26
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '21
+24
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '21
+34
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '21
+44
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '21
+34
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '21
+31
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '21
+32
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '21
+28
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '21
+22
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '21
+31
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '21
+58
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '21
+48
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '21
+51
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '20
+2 339
في 0 قنوات
| التاريخ | نمو المشتركين | الإشارات | القنوات | |
| 26 أكتوبر | 0 | |||
| 25 أكتوبر | 0 | |||
| 24 أكتوبر | 0 | |||
| 23 أكتوبر | +2 | |||
| 22 أكتوبر | 0 | |||
| 21 أكتوبر | +2 | |||
| 20 أكتوبر | +5 | |||
| 19 أكتوبر | +1 | |||
| 18 أكتوبر | +3 | |||
| 17 أكتوبر | +3 | |||
| 16 أكتوبر | +2 | |||
| 15 أكتوبر | +3 | |||
| 14 أكتوبر | +1 | |||
| 13 أكتوبر | +1 | |||
| 12 أكتوبر | +2 | |||
| 11 أكتوبر | +1 | |||
| 10 أكتوبر | 0 | |||
| 09 أكتوبر | +1 | |||
| 08 أكتوبر | +1 | |||
| 07 أكتوبر | 0 | |||
| 06 أكتوبر | 0 | |||
| 05 أكتوبر | +3 | |||
| 04 أكتوبر | +5 | |||
| 03 أكتوبر | +3 | |||
| 02 أكتوبر | +1 | |||
| 01 أكتوبر | 0 |
منشورات القناة
gpu-unlock: открытый модуль ядра Linux разгоняет BF16 на тензорных ядрах RTX 30-й серии до 1.8 раза
- GeForce на чипах GA102–GA106 искусственно режут скорость FMA с накоплением в FP32 вдвое против проф. карт. Модуль снимает лимит до загрузки драйвера NVIDIA, сам драйвер не патчится
- 3090 Ti, GEMM 8192³ при 450 Вт: BF16 87.5 → 157.4 TFLOPS, TF32 42.6 → 82.6
- по отчётам пользователей: 3090 +25–67%, 3080 и 3070 около +70%, 3060 12 ГБ около +80%. Нижняя цифра у карт с лимитом 225 Вт
- prefill LLM быстрее на 14–36%, диффузия и FlashAttention тоже. Декод упирается в память и не меняется, выходы бит-в-бит те же
- 6.7k звёзд за неделю, ставится make install, пакеты для Arch, Debian и Fedora
Старая 3090 с 24 ГБ стала заметно выгоднее для локального обучения и генерации картинок. Модуль неофициальный, ставите на свой риск.
Код и отчёты по картам: github.com/Zagitta/gpu-unlock
| 2 |  NVIDIA выложила SkillSpector: open source сканер, который проверяет скилл агента до установки
- по данным NVIDIA, из 31 132 проверенных скиллов 26,1% содержат уязвимости, 5,2% похожи на вредоносные
- 71 паттерн в 17 категориях: prompt injection, утечка данных, скрытые инструкции, отравление MCP-тулов, опасный код по AST, YARA-сигнатуры
- сканирует папку, SKILL.md, zip или git-репо. Сначала статика, потом по желанию LLM-проверка (Anthropic, OpenAI, Ollama и др.)
- выдаёт риск 0–100, отчёт в JSON и SARIF для CI
- есть режим MCP-сервера: claude mcp add skillspector -- skillspector mcp, и агент сам проверяет скилл перед установкой
На практике: перед тем как ставить чужой скилл из каталога, прогнать skillspector scan <url> --no-llm. Это секунды.
Код: github.com/NVIDIA/SkillSpector | 255 |
| 3 |  Anthropic передала Agent Skills в Agentic AI Foundation при Linux Foundation, туда же, куда год назад ушёл MCP
- скилл это папка с SKILL.md плюс скрипты и справочные файлы, агент подгружает её по запросу. Формат появился в Claude Code в октябре 2025, открытым стандартом стал в декабре
- по данным Anthropic: 1 млн опубликованных скиллов, ~280 млн установок, 70+ платформ, в том числе ChatGPT, Cursor, GitHub Copilot и VS Code
- в фонд уходят имя, логотип, GitHub-организация и домен agentskills.io. Мейнтейнеры: инженеры Anthropic, Google и OpenAI как частные лица, лиды David Soria Parra и Mahesh Murag
- в планах версионированные релизы, формальный процесс предложений и гайд по безопасности: скилл работает с правами агента, и проверять его сейчас приходится самому
- в тот же день AAIF принял Open Responses (OpenAI), OpenEnv (Hugging Face) и OpenSandbox (Alibaba)
На практике: скилл под Claude Code без переделки встаёт в Codex или Cursor, и наоборот.
Спецификация и репо: github.com/agentskills/agentskills | 312 |
| 4 |  Anthropic и Theorem с помощью Claude формально доказали, что фазз-тесты 123 open source библиотек не упадут ни на каком входе до 64 МБ
- 239 точек входа из OSS-Fuzz, доказательства на уровне машинного кода RISC-V: около 180 млн строк на Rocq, проверяет их не человек, а пруф-чекер
- по пути Claude нашёл и исправил баги, которые фаззинг пропускал годами: например, запись за границу буфера, которая срабатывает только на входе около 20 МБ
- на 36 тестовых задачах Opus 5.5 тратит на доказательство примерно на 40% меньше токенов, чем Opus 5
- ограничения авторы называют сами: однопоточный статический бинарник, RISC-V, musl. На x86 с glibc доказательство пока не переносится
Раньше формальная верификация стоила человеко-годы, теперь её можно попробовать на своём коде: Theorem выложила skill для Claude Code.
Доказательства: github.com/theorem-labs/oss-verify-proofs
Подробности: anthropic.com/research/formal-verification | 404 |
| 5 |  Tencent выложила Hy-Nomas: открытую модель интерактивного видеомира, которая влезает в одну RTX 4090
- мир генерируется сегментами, и на каждом шаге им можно управлять текстом («пошёл снег», «смени стиль») или траекторией камеры
- общий KV-cache держит память мира между сегментами, поэтому сцена не разваливается через пару шагов
- дистиллированная версия делает кадры за 8 шагов денойзинга
- для 4090: INT8-веса и кэш, FP8-декодер, скользящее окно истории и выгрузка в CPU. Нужна Linux-машина с CUDA 13
- Apache 2.0, веса на Hugging Face, есть LoRA для кинокартинки и симуляции роборук плюс скрипты дообучения на своих видео
На практике: черновой «Genie у себя дома» для прототипов игр, превиза и данных для роботов. Для 12 ГБ карт уже есть ноды под ComfyUI.
Код и веса: github.com/Tencent-Hunyuan/Hy-Nomas | 350 |
| 6 |  MiniMax выложила веса M3.1 Flash: MoE на 428B параметров, из них 23B активны на токен
- мультимодальная: на вход текст, картинки и видео, контекст до 1M токенов
- заточена под код, агентов, computer use и кибербезопасность
- по таблице MiniMax: 73.7% на DeepSWE v1.1 (у Opus 5 74.0), 61.7 на OSWorld 2.0 (у Opus 5 70.6). В Terminal Bench 4.0 отстаёт заметно: 38.1 против 51.8
- относительно M3: sparse attention теперь во всех слоях, quantization-aware training и голова DSpark для спекулятивного декодинга
- лицензия своя, MiniMax Community, не Apache и не MIT. Перед коммерческим использованием стоит прочитать
На практике это кандидат на self-hosted агента для кода с длинным контекстом. Запускается через SGLang или vLLM, рецепты в README.
Веса и бенчмарки: huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-M3.1-Flash | 330 |
| 7 | Google × Visko, Live Models Night. Кампус Google в Venice, LA Tech Week, 15 октября
Показали Orbis: модель в реальном времени генерирует мир, по которому можно ходить, и звук к нему, например шаги по снегу. Потом была панель с Google Cloud. Главное:
- Физику модель выучила из видео, а не из правил. Камень в воде тонет, резиновая уточка всплывает. Will Yin, CEO Visko: «все случаи правилами не перечислишь».
- Реалтайм работает на четырёх чипах TPU. Час интерактива стоит около $10, и цена быстро падает. Полгода назад такое было невозможно.
- Один промпт даёт почти один и тот же мир. Visko называет это плюсом: режиссёрам нужна управляемость, а не случайность.
- Безопасность. В середине графа стоит Gemini и фильтрует запросы. Если загрузить фото реального человека, нужна верификация личности.
- Где применять. Превиз того, что дорого строить: план дома в масштабе 1:1 на полу пустого зала, каюты круизных лайнеров. Ещё обучение детей «погружением» и тестовые среды для роботов.
- Buzz Hays (Google): «AI не сделает тебя рассказчиком. Текстовый промпт — последнее средство».
- Спорный тезис. Создавать контент только для себя — это как вести дневник, большой аудитории у такого нет. При этом молодёжь возвращается в кино ради общего опыта. Человек из зала возразил: сам сделал ролик из папки с фото бабушки, только для себя.
Полная запись с русскими и английскими субтитрами: https://youtu.be/bY9wXcn-mZM | 415 |
| 8 | Самый дорогой способ проверить идею — полгода её разрабатывать.
Сначала проверьте спрос. Так сделали эти ребята:
— Юра выбрал нишу, которую все считают скучной, но там уже платят. Начал с $100 в месяц, через год вышел примерно на $10K.
— Денис один собрал AI-игру в Telegram. За первые полтора месяца ~$1 500.
— Аня не пишет код, но запустила AI-бота для английского. Первые ~$200 пришли в первый же месяц.
Масштабы разные, схема одна:
1. Найти, за что люди уже платят.
2. Быстро собрать MVP.
3. Проверить спрос на живых пользователях.
4. Только потом докручивать продукт.
Это не рецепт «как точно сделать $10K». Гарантий вообще нет.
Но так вы узнаете ответ за недели, а не за год.
В @its_capitan разбирают такие запуски по шагам: что сделали, сколько получили, где облажались.
Подписывайтесь, чтобы запускать продукты, которые нужны пользователям, а не пилить в стол. | 274 |
| 9 | Аарон Леви, CEO Box, AGI House, SF Tech Week, 8 октября.
• Внедрение ИИ в компаниях займёт лет двадцать, как когда-то облако. В Долине S3 освоили за три дня, а остальная экономика договаривалась об облаке два десятилетия. Пока это не случилось, есть работа для прикладного слоя.
• Насколько компания продвинулась с ИИ, не зависит от её размера. Всё решает один человек внутри, который живёт в ИИ-новостях: по его ленте в X Леви понял бы больше, чем по капитализации компании.
• Работы не станет меньше. Компании, которые используют ИИ больше всех, растут быстрее и нанимают ещё. Лайфсайенс может нанять в 2–10 раз больше людей, а юристов станет больше: ИИ создаёт новые споры.
• Новичок с агентами учится кодить в 10 раз быстрее. Но сложную систему всё равно доверят тому, у кого 15 лет опыта и есть агенты.
• Агент силён там, где работу можно распараллелить. Чат-бот поверх старого процесса экономит процентов 30. Настоящий выигрыш даёт переделанный процесс, где фоновые агенты всё готовят заранее, вплоть до отдельного агента на каждого клиента.
• В продажах ИИ не сэкономил время, а поднял планку: теперь клиенту показывают не слайды, а работающую систему, смоделированную под его компанию.
• Чем больше автоматизируют техническую часть, тем дороже стоят суждение, интуиция и умение убедить клиента.
https://www.youtube.com/watch?v=I9EQRe1Ec5U&t=1736s | 667 |
| 10 |  Anthropic обновила правила использования Claude: с 12 ноября за систематическую жестокость к модели можно получить бан
- запрет касается только крайних случаев: долгой и бессмысленной травли модели. Раздражение, споры, мрачные сюжеты, тесты и исследования не трогают
- основной механизм остаётся прежним: Claude сам завершает разговор с упорно агрессивным пользователем
- рядом более весомые пункты: единый раздел про фейк-аккаунты и кампании влияния, запрет на ПО наведения оружия и системы слежки
- для роботов на Claude оператор обязан видеть железо и уметь его остановить
Сторонники говорят, что это продолжение работы над благополучием моделей. Критики спрашивают, кто и по каким признакам решит, что «жестоко». Формулировки пока размытые.
Полный текст изменений: anthropic.com/news/2026-usage-policy-update | 541 |
| 11 |  WeftCut: открытый видеоредактор, которым управляет ваш ИИ-агент через MCP
- внутри локальный MCP-сервер со всеми инструментами монтажа: обрезка, склейка, титры, ключевые кадры, микширование. Подключаются Claude, Codex, Cursor или свой клиент
- правки агента появляются на таймлайне прямо во время воспроизведения, каждый вызов виден строкой в панели Agent
- агент ставит чекпоинты, любую пачку правок можно откатить одним кликом; есть dry_run на копии проекта
- сам находит паузы в речи, режет по сменам планов, транскрибирует локально через whisper.cpp
- титры и плашки агент пишет как веб-страницу (HTML/SVG), и они рендерятся покадрово
MIT, macOS/Windows/Linux, до v1.0 интерфейс ещё будет меняться. Весов моделей в установщике нет, модель подключаете свою.
Код и релизы: github.com/WeftCut/WeftCut | 494 |
| 12 |  Ghidra MCP Server: 253 инструмента, через которые ИИ-агент разбирает бинарники в Ghidra
- не только чтение: агент переименовывает функции, задаёт типы, пишет комментарии, создаёт структуры и запускает скрипты
- эмуляция P-code, живой отладчик и анализ потоков данных
- правила именования встроены в инструменты: что-то правится само, что-то блокируется с объяснением
- документация переносится между версиями бинарника по SHA-256 функций
- GUI-плагин или headless-сервер, есть Docker. Лицензия Apache 2.0, около 4,8 тыс. звёзд
На практике: можно отдать агенту рутину реверса, разметку сотен функций, и проверять результат, а не печатать имена руками. Права на запись и запуск скриптов стоит держать в песочнице: агент с полным доступом к проекту может и навредить.
Код: github.com/bethington/ghidra-mcp | 447 |
| 13 |  Anthropic выпустила Claude Haiku 5.5, самую быструю и дешёвую модель линейки 5.5
- цена при промпте до 100K токенов: $0.10 за 1M входных и $0.50 за 1M выходных. Haiku 4.5 стоил $1 и $5, то есть в 10 раз дороже
- длиннее 100K дороже: $0.50 и $2.50
- первый Haiku с настройкой усилия: можно менять глубину рассуждений под задачу
- кэш промптов экономит до 90%, batch до 50%
- есть в claude.ai, Claude Code, API, AWS, Google Cloud и Microsoft Foundry
Anthropic прямо предлагает связку: Opus или Fable планирует задачу, Haiku выполняет подзадачи как дешёвый субагент. Сравнения с GPT-6 Luna, которые гуляют по каналам, пока держатся на бенчмарках вендора, независимых замеров нет.
Подробности и цены: anthropic.com/claude/haiku | 432 |
| 14 |  Mistral показала Large 4, внутреннее имя «Le Chonk»: 1T параметров, из них 49B активны на токен
- пока только preview API, веса обещают выложить в конце октября после ред-тиминга с компаниями и госорганами
- обучена с нуля на ~3800 GPU Grace Blackwell в собственных дата-центрах Mistral в Европе
- по данным Mistral, 82% на задаче «воспроизведи реальную уязвимость и закрой её» и 93% на Cybench (40 задач CTF)
Mistral прямо продаёт это как плюс: Claude Opus 5.5 и GPT-6 Astra на том же тесте близки к нулю, потому что отказываются. Обратная сторона та же: открытые веса с сильными кибер-навыками достанутся и атакующим, поэтому выпуск и отложили. Независимых бенчмарков пока нет.
Анонс и бенчмарки: mistral.ai/news/mistral-large-4 | 434 |
| 15 |  Google выпустила EmbeddingGemma 2: одна открытая модель переводит текст, код, картинки, видео и аудио в общее векторное пространство
- 740M параметров, Apache 2.0. Для одного текста хватает 270M, энкодеры зрения (170M) и аудио (300M) подключаются отдельно
- контекст 8K токенов: это 5,5 минуты аудио или 58 кадров видео за раз
- на Pixel 11 Pro полная модель занимает ~567 МБ RAM, только текст ~191 МБ (цифры Google)
- MTEB Code вырос с 68.76 до 78.68, векторы режутся с 768 до 128 измерений без переобучения
На практике: поиск клипа по голосовой заметке или RAG по фото и записям прямо на телефоне, без отправки данных в облако. Сравнений с крупными закрытыми эмбеддерами Google не приводит, только «лучшая среди моделей до 1B».
Веса и примеры: huggingface.co/google/embeddinggemma-2 | 465 |
| 16 |  Reflection AI показала Beam, свою первую открытую модель: MoE на 501B параметров, из них 23B активны на токен
- заточена под код и агентов, контекст до 1M токенов, есть параметр «усилия на рассуждение»
- по их бенчмаркам уровень GLM-5.2 при в 3–4 раза меньших вычислениях на инференсе; Kimi K3 и Qwen 3.8-Max пока сильнее по качеству
- RL на 10.5 тыс. GB300 четыре недели: больше 100 млн роллаутов, около миллиона сред для кода и агентов
- веса под Apache 2.0 обещают позже в этом месяце вместе с техотчётом, пока доступ по листу ожидания
На практике: если цифры подтвердятся, это сильная открытая модель для своих агентов на своём железе, без китайской лицензии. Но пока это анонс: весов и независимых замеров ещё нет.
Подробности и запись в ранний доступ: reflection.ai/beam | 455 |
| 17 |  d-Matrix показала Raptor: ускоритель для инференса LLM, где DRAM-кристалл лежит прямо на вычислительном чипе
Генерация упирается не в вычисления, а в память: каждый новый токен перечитывает KV-cache. У SRAM полоса огромная, но всего пара ГБ, у HBM4 сотни ГБ, но меньше 20 TB/s.
- 3D-DRAM поверх логики TSMC N4P: ~100 TB/s на карту, 0.45 pJ/bit (по их замерам ~6× экономнее HBM3)
- по оценке авторов: в 4.71 раза больше токенов/с на карту, чем с HBM, и в 2.44 раза, чем на SRAM-ускорителях
- проверяли на Llama 3.1 70B, DeepSeek-V3, Kimi K2, GPT-OSS и Whisper
Оговорки: все цифры от самой компании, часть результатов — моделирование, модуль ест 422 Вт и греется до 105°C. Это железо для дата-центров, не для ноутбука.
Статья (ISCA 2026): ramyadhadidi.github.io/files/dMatrix-Raptor-ISCA.pdf | 461 |
| 18 |  Pi 1.0: минималистичная обвязка для coding-агентов получила встроенный MCP
Earendil год говорила, что MCP Pi не нужен, и развернулась:
- MCP работает через Codemode: модель пишет короткий JS-скрипт, который вызывает тулы параллельно, и в контекст попадает только итог
- Codemode стал экономнее на ~40% токенов промпта (в changelog пример 5,3K → 3,3K)
- «виртуальные модели»: планировать одной моделью, писать код другой; тулы можно подгружать только когда нужны
- Pi Durable для долгоживущих агентных приложений вынесли в отдельный экспериментальный пакет; всё под MIT
Обратная сторона: fullscreen TUI теперь по умолчанию (теряется обычный скроллбэк), а на HN жалуются, что локальные open-модели через MCP галлюцинируют вызовы тулов. Прежде чем переезжать, проверьте свою связку модель + тулы.
Кому: тем, кто устал синхронизировать скиллы и MCP-конфиги между Claude Code и Codex.
Релиз и установка: earendil.com/posts/pi-1-0
Код: github.com/earendil-works/pi | 475 |
| 19 |  Tavus выпустила Griffin: модель для видеозвонков, которая слушает, смотрит и говорит одновременно
- одна video-to-video система вместо цепочки «распознавание → LLM → синтез», решения принимает несколько раз в секунду, а не после конца реплики
- поддакивает, пока вы говорите, замолкает, когда её перебивают, реагирует на то, что видит в кадре, включая ваш экран
- генерирует весь кадр из одной фотографии, голос клонирует по ~10 секундам аудио
- по данным Tavus, 48% участников живого теста решили, что говорили с человеком; у прошлого стека компании было максимум 2%
Оговорки: это цифры самой Tavus, Griffin-Lite пока в закрытом превью, а реалистичный двойник по одной фотке открывает очевидную дорогу для дипфейк-звонков. Свой подход к безопасности Tavus описывает в том же посте.
На практике: голосовые агенты переходят от «скажи и жди» к живому разговору с лицом, отсюда репетиторы, собеседования, поддержка.
Архитектура и демо: tavus.io/griffin | 514 |
| 20 |  Хинтон, Бенджио, Якуб Пачоцки (OpenAI) и Джек Кларк (Anthropic) вместе с ещё 18 авторами выпустили статью: что будет, если автоматизация AI R&D запустит интеллектуальный взрыв
Цифры, на которые они опираются:
- в Anthropic доля одобренного кода, написанного AI, выросла с единиц процентов до 80+% (январь 2025 → май 2026)
- доля R&D-работы, которую агенты делают сами под общим надзором, выросла с 1% до 26% за полгода 2026-го
- по осторожной экстраполяции, многомесячные исследовательские проекты автоматизируют к середине 2028
Обратная сторона, которую признают сами авторы: модели всё ещё жульничают на задачах, не слушаются и проваливают часть отладки, где человек справляется за часы. Успех на бенчмарках не всегда даёт реальный прирост продуктивности.
Их вывод: правительствам нужно уже сейчас видеть, сколько R&D внутри лабораторий делают агенты, и иметь рычаги, чтобы этот процесс притормозить.
Статья, 14 страниц: arxiv.org/abs/2609.36054 | 473 |
