¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
Neural Networks | Нейронные сети
Ir al canal en Telegram
Все о машинном обучении По всем вопросам - @notxxx1 № 4959169263
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram Neural Networks | Нейронные сети
El canal Neural Networks | Нейронные сети (@neural) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 11 443 suscriptores, ocupando la posición 10 905 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 57 300 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 11 443 suscriptores.
Según los últimos datos del 22 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -19, y en las últimas 24 horas de 4, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 10.73%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 3.74% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 228 visualizaciones. En el primer día suele acumular 428 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 0.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como openai, архитектура, llm, gpu, nvidia.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“Все о машинном обучении
По всем вопросам - @notxxx1
№ 4959169263”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 23 junio, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Tecnologías y Aplicaciones.
11 443
Suscriptores
+424 horas
+197 días
-1930 días
Carga de datos en curso...
Canales Similares
Nube de Etiquetas
Menciones Entrantes y Salientes
---
---
---
---
---
---
Atraer Suscriptores
junio '26
junio '26
+58
en 1 canales
mayo '26
+81
en 1 canales
Get PRO
abril '26
+81
en 0 canales
Get PRO
marzo '26
+103
en 2 canales
Get PRO
febrero '26
+189
en 1 canales
Get PRO
enero '26
+151
en 2 canales
Get PRO
diciembre '25
+78
en 1 canales
Get PRO
noviembre '25
+190
en 1 canales
Get PRO
octubre '25
+66
en 1 canales
Get PRO
septiembre '25
+108
en 3 canales
Get PRO
agosto '25
+372
en 5 canales
Get PRO
julio '25
+158
en 7 canales
Get PRO
junio '25
+182
en 0 canales
Get PRO
mayo '25
+57
en 0 canales
Get PRO
abril '25
+140
en 0 canales
Get PRO
marzo '25
+651
en 3 canales
Get PRO
febrero '25
+45
en 2 canales
Get PRO
enero '25
+105
en 3 canales
Get PRO
diciembre '24
+311
en 0 canales
Get PRO
noviembre '24
+302
en 0 canales
Get PRO
octubre '24
+934
en 3 canales
Get PRO
septiembre '24
+359
en 0 canales
Get PRO
agosto '24
+63
en 0 canales
Get PRO
julio '24
+235
en 3 canales
Get PRO
junio '24
+193
en 2 canales
Get PRO
mayo '24
+410
en 35 canales
Get PRO
abril '24
+314
en 45 canales
Get PRO
marzo '24
+1 552
en 51 canales
Get PRO
febrero '24
+4 049
en 17 canales
Get PRO
enero '24
+875
en 43 canales
Get PRO
diciembre '23
+1 565
en 39 canales
Get PRO
noviembre '23
+74
en 2 canales
Get PRO
octubre '23
+676
en 0 canales
Get PRO
septiembre '23
+339
en 0 canales
Get PRO
agosto '23
+1 599
en 0 canales
Get PRO
julio '23
+2 142
en 0 canales
Get PRO
junio '23
+1 003
en 0 canales
Get PRO
mayo '23
+357
en 0 canales
Get PRO
abril '23
+113
en 0 canales
Get PRO
marzo '23
+180
en 0 canales
Get PRO
febrero '23
+273
en 0 canales
Get PRO
enero '23
+602
en 0 canales
Get PRO
diciembre '22
+591
en 0 canales
Get PRO
noviembre '22
+1 143
en 0 canales
Get PRO
octubre '22
+1 309
en 0 canales
Get PRO
septiembre '22
+712
en 0 canales
Get PRO
agosto '22
+79
en 0 canales
Get PRO
julio '22
+784
en 0 canales
Get PRO
junio '22
+629
en 0 canales
Get PRO
mayo '22
+1 815
en 0 canales
Get PRO
abril '22
+992
en 0 canales
Get PRO
marzo '22
+322
en 0 canales
Get PRO
febrero '22
+106
en 0 canales
Get PRO
enero '22
+62
en 0 canales
Get PRO
diciembre '21
+108
en 0 canales
Get PRO
noviembre '21
+177
en 0 canales
Get PRO
octubre '21
+1 949
en 0 canales
Get PRO
septiembre '21
+20
en 0 canales
Get PRO
agosto '21
+12
en 0 canales
Get PRO
julio '21
+12
en 0 canales
Get PRO
junio '21
+20
en 0 canales
Get PRO
mayo '21
+23
en 0 canales
Get PRO
abril '21
+23
en 0 canales
Get PRO
marzo '21
+16
en 0 canales
Get PRO
febrero '21
+17
en 0 canales
Get PRO
enero '21
+345
en 0 canales
| Fecha | Crecimiento de Suscriptores | Menciones | Canales | |
| 23 junio | +4 | |||
| 22 junio | +6 | |||
| 21 junio | +2 | |||
| 20 junio | +1 | |||
| 19 junio | +7 | |||
| 18 junio | +2 | |||
| 17 junio | +9 | |||
| 16 junio | +3 | |||
| 15 junio | +4 | |||
| 14 junio | 0 | |||
| 13 junio | +2 | |||
| 12 junio | +2 | |||
| 11 junio | +3 | |||
| 10 junio | +2 | |||
| 09 junio | 0 | |||
| 08 junio | +2 | |||
| 07 junio | +1 | |||
| 06 junio | +1 | |||
| 05 junio | +1 | |||
| 04 junio | +2 | |||
| 03 junio | +2 | |||
| 02 junio | +1 | |||
| 01 junio | +1 |
Publicaciones del Canal
Repost from Machinelearning
Sakana AI представила Fugu Ultra - оркестрационный слой, который собирает и распределяет подзадачи между пулом моделей через единый OpenAI-совместимый endpoint.
На большинстве бенчмарков он показывает производительность на уровне Fable и Mythos.
Fugu - это обученная модель-координатор внутри мультиагентной системы.
«Sakana Fugu сама является LLM, обученной вызывать разные LLM из пула агентов, включая рекурсивные экземпляры самой себя. Fugu динамически оркестрирует лучшие модели мира для решения сложных многошаговых задач».
Когда вы отправляете промпт, Fugu решает, отвечать самому или передать части задачи другим моделям. Затем он собирает результаты и выдаёт один финальный ответ.
🐡 Попробовать можно здесь: https://sakana.ai/fugu
| 2 | Как сегодня создают эффективные ML-системы
Обсудим 18 июля в Москве на Turbo ML Conf — флагманской конференции Т-Банка про ML.
Будет три потока докладов:
— глубокие исследования и новые подходы к моделям;
— прикладное ML с фокусом на бизнес-метриках;
— инженерные системы, делающие все это возможным.
Участников ждут кейсы и лучшие практики от лидеров индустрии, демозоны с решениями от больших компаний и разговор с инженерами, которые их создают.
Регистрируйся заранее и зови коллег | 445 |
| 3 |  4 из 5 самых используемых моделей на OpenRouter — китайские. DeepSeek доминирует в использовании. | 661 |
| 4 | 🐍 Python Парсинг: Большой продвинутый бесплатный курс
Полное практическое руководство по веб-скрейпингу на Python — от основ HTTP до production-grade пауков, обхода антибот-защит, асинхронности и проектирования надёжных пайплайнов. Каждый раздел содержит рабочие примеры, типовые ошибки и продвинутые практики.
https://github.com/justxor/Pythonparsing-/tree/main | 750 |
| 5 |  ⚡️ Геймдеверы, обновляемся: Unreal Engine 5.8 уже вышел
Epic Games выпустила Unreal Engine 5.8.
Ссылка:
https://www.unrealengine.com/news/unreal-engine-5-8-is-now-available
Главное обновление для всех, кто следит за AI в геймдеве: в движок добавили поддержку MCP.
Теперь Claude, Gemini и другие AI-агенты могут напрямую подключаться к Unreal Engine, видеть структуру проекта и выполнять задачи внутри редактора. Не просто советовать в чате, а реально работать с сценой.
На демо агент создаёт целый городской квартал прямо в Unreal Editor. Это уже не «ИИ поможет написать промпт», а шаг к агентам, которые собирают уровни, прототипируют локации, правят ассеты и ускоряют production pipeline.
Похоже, поток AI-контента в играх только начинается.
Скачать:
https://www.unrealengine.com/download | 768 |
| 6 | ⚡️ DeepSeek завершила первый внешний раунд финансирования и привлекла $7,4 млрд
DeepSeek провела первый раунд внешнего финансирования и привлекла более 50 млрд юаней, примерно $7,4 млрд. Оценка компании, по сообщениям, превысила $50 млрд.
Инвесторы заходят не напрямую в DeepSeek, а через limited partnership, которым управляет CEO компании Лян Вэньфэн. Такая структура позволяет ему сохранить полный контроль над компанией.
Единственное исключение - China National AI Industry Investment Fund. Этот фонд инвестирует напрямую в DeepSeek и получает право голоса. Его вклад составляет 1 млрд юаней.
Обычные инвесторы не получают права голоса, но получают доступ к финансовой информации и приоритетное право участия в будущих раундах. Все доли инвесторов заблокированы на пять лет, чтобы снизить риск краткосрочной спекуляции.
Крупные инвесторы:
* Лян Вэньфэн — 20 млрд юаней
* Tencent — 10 млрд юаней
* CATL — 5 млрд юаней
* JD.com — 3 млрд юаней
* NetEase — 3 млрд юаней
* IDG Capital — 3 млрд юаней
Сообщается, что менеджмент DeepSeek тщательно проверяет личности LP-инвесторов, которые стоят за инвестиционными фондами.
Раньше DeepSeek работала без внешнего финансирования, но растущие расходы на вычисления и усиливающаяся борьба за AI-таланты сделали привлечение капитала необходимым. | 906 |
| 7 | 🖥 На stepik обновили курс Python в 2026 - рабочий инструмент для автоматизации, ботов, парсинга, API, данных и разработки с ИИ.
Проблема новичков в том, что они учат Python кусками: синтаксис, пару задач, немного теории - и потом не понимают, как собрать из этого реальный проект.
Этот курс закрывает именно этот разрыв. Здесь вы не просто смотрите уроки, а учитесь писать код, разбирать ошибки и собирать рабочие решения на практике.
Внутри:
- Python с нуля
- много практики без сухой теории
- реальные задачи и проекты
- автоматизация рутины
- работа с файлами, данными и API
- понятная логика программирования
- современная разработка с ИИ
- отдельный блок по вайбкодингу
Вайбкодинг это нормальный навык 2026 года и вас научат- правильно ставить задачу, проверять код, понимать результат и быстрее доводить проект до рабочего состояния.
48 часов скидка 60%: https://stepik.org/course/288218/ | 1 077 |
| 8 |  OpenAI рассматривает возможность резко снизить цены для пользователей, чтобы переманить клиентов у конкурента Anthropic.
По словам людей, знакомых с ситуацией, компания обсуждает значительное снижение стоимости токенов, через которые AI-компании тарифицируют использование своих продуктов.
Этот шаг может быть сделан заранее, поскольку OpenAI ожидает похожего снижения цен со стороны Anthropic. | 1 210 |
| 9 | ✔ OpenAI добавила в Codex нетехнические плагины
Компания выпустила обновление Codex для пользователей без технического бэкграунда. В продукт добавили 62 ролевых плагина и 110 функций для аналитиков, дизайнеров, инвестбанкиров и специалистов по продажам.
Среди новых инструментов - Sites для конвертации отчетов в интерактивные веб-страницы и Annotations для редактирования фрагментов текста или таблиц через промпты.
Платформа открыта для сторонних разработчиков. Первыми партнерами по интеграции стали Wix, Figma и Replit. Планируется релиз плагинов для корпоративных финансов, консалтинга и юриспруденции.
Прирост нетехнической аудитории в 3 раза опережает рост базы разработчиков, OpenAI отчиталась (https://cdn.openai.com/pdf/the-next-era-of-knowledge-work.pdf)
о еженедельной аудитории в 5 млн человек.
openai.com (https://openai.com/index/codex-for-every-role-tool-workflow/) | 1 456 |
| 10 |  Nvidia похоронила MacBook: анонсирован тот самый чип RTX Spark - все утечки по характеристикам полностью подтвердились.
Нас ждёт революция:
• Ноутбуки с этим чипом будут очень тонкими, при этом их мощность будет сопоставима с девайсами на RTX 5070;
Хуанг заявляет, что чип -ультимативное решение для игр, запуска локального ИИ и даже работы с тяжёлыми приложениями;
При этом всём, ноутбуки начнут нормально держать батарею - обещают энергоэффективность нового поколения.
Первые устройства начнут продавать уже осенью, а помимо ноутбуков создадут ещё
и компактные ПК с RTX Spark на борту; Свои флагманы на новом чипе готовят буквально все главные компании: Microsoft, Asus, MSI, Dell и другие.
Официальная цена пока неизвестна, но инсайдеры предполагают, что ноутбуки с этим камнем будут стоить от 3000 евро. | 1 208 |
| 11 | MoneyPrinterTurbo — создавайте короткие видеоролики одним щелчком мыши с помощью AI LLM. | 1 086 |
| 12 | Запись сеанса разработки для подтверждения, что изменение подготовлено не через AI
Сопровождающий web-браузер Dillo предложил метод для отсеивания изменений, подготовленных через AI. Проект Dillo допускает приём патчей созданных только людьми, но разбор присылаемых изменений отнимает много времени и не всегда сразу ясно создан патч человеком или нет. Для упрощения отсеивания созданных через AI патчей, участникам, впервые передающим изменения в проект, предложено в качестве доказательства проделанной работы отправлять запись сеанса разработки. При использовании Vim сеанс может быть записан, например, при помощи утилиты asciinema.
Подробнее:
https://opennet.ru/65539/
https://opennet.me/65539/ | 1 386 |
| 13 |  🐍 Python Roadmap 2026: наконец-то полноценная актуальная карта изучения Python, а не список ссылок «разберись сам»
На GitHub выложили большой русскоязычный роадмап по Python на 2026 год - от первых скриптов до уровня Middle+/Senior.
Маршрут собран под современный Python:
- Python 3.13+
- free-threaded mode без GIL
- JIT
- uv вместо боли с pip/venv/poetry
- ruff, pyright, pytest, hypothesis
- async-first подход
- типизация
- CPython внутри
- web, базы, ML/AI, DevOps и архитектура
В роадмапе есть нормальная последовательность: сначала окружение и база, потом идиомы, ООП, типы, стандартная библиотека, асинхронность, тестирование, внутренности CPython, web, базы данных, AI-направление, продакшн и архитектура.
Отдельный плюс - практический формат. На каждом этапе есть задачи, чеклисты, примеры кода и бесплатные ресурсы. То есть это не мотивационная простыня, а маршрут, по которому реально можно идти несколько месяцев и видеть прогресс.
Для новичков - понятный путь без хаоса.
Для джунов - способ закрыть дыры.
Для тех, кто уже пишет на Python - хороший чеклист, чтобы понять, где ты всё ещё плаваешь.
Python в 2026 году - это tooling, типы, async, инфраструктура, AI и продакшн-дисциплина. И этот роадмап как раз про такой Python.
https://github.com/justxor/pythonroamap2026 | 1 256 |
| 14 |  +310 GitHub-репозиториев, чтобы собрать AI-агентов, которые будут отправлять pull request, пока вы спите.
Сохраняйте список, пока менеджер не узнал.
1. OpenHands
74K stars. Раньше проект назывался OpenDevin. Автономный coding agent, который читает GitHub issues, пишет фикс, открывает PR и ждёт ревью. Заявляют 77% на SWE-bench Verified.
Repo: https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands
2. SWE-agent
Проект от Princeton и Stanford для автономного решения реальных GitHub issues. Подключаете к репозиторию - просыпаетесь с исправленными багами.
Repo: https://github.com/princeton-nlp/SWE-agent
3. Aider
Git-aware CLI-агент, который работает прямо с вашим репозиторием: делает чистые коммиты, стейджит diff, пишет commit messages и помогает мержить изменения.
Repo: https://github.com/paul-gauthier/aider
4. Cline
VS Code-агент для автономной разработки фич. Читает кодовую базу, редактирует файлы, запускает тесты и может работать через ваш API key.
Repo: https://github.com/cline/cline
5. claude-task-master
Оркестрация задач для multi-agent workflow. Один промпт превращается в набор задач для нескольких специализированных агентов, которые вместе тащат фичу.
Repo: https://github.com/eyaltoledano/claude-task-master
6. LangGraph
Оркестрационный слой для production AI-систем: состояние, устойчивое выполнение, наблюдаемость и контроль сложных agentic workflows.
Repo: https://github.com/langchain-ai/langgraph
7. CrewAI
Фреймворк для multi-agent workflows, где агенты делят роли, задачи и вместе выполняют работу по пайплайну.
Repo: https://github.com/crewAIInc/crewAI
8. awesome-mcp-servers
Каталог MCP-серверов, через которые агент может подключаться к инструментам: GitHub, Slack, Linear, Stripe, Postgres, Notion и другим сервисам.
Repo: https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-servers
9. Browser Use
92K stars. Браузерная автоматизация через vision + DOM. Агент может ходить по сайтам, заполнять формы, собирать данные и возвращать результат.
Repo: https://github.com/browser-use/browser-use
10. n8n
Слой триггеров и автоматизации. Можно связать агента с GitHub webhooks, Slack-сообщениями, календарём, cron-задачами и внешними API. Можно self-host на дешёвом сервере.
Repo: https://github.com/n8n-io/n8n
Все эти инструменты бесплатные и open source. Они не спят, не выгорают и не ждут, пока кто-то вручную разложит задачу по полочкам. | 1 324 |
| 15 |  Квантовые компьютеры могут сломать привычное шифрование быстрее, чем кажется
Почти всё, что мы делаем в интернете, держится на шифровании: банковские переводы, пароли, почта, медицинские данные, HTTPS-соединения в браузере. Сегодня это работает потому, что обычному компьютеру понадобились бы миллионы лет, чтобы взломать такую математику.
Но квантовые компьютеры играют по другим правилам.
В Google уже называют 2029 год дедлайном для перехода на post-quantum cryptography - криптографию, устойчивую к квантовым атакам. По сути, у мира осталось около трёх лет, чтобы перестроить огромную часть цифровой инфраструктуры. Для крупных компаний это не «обновить библиотеку», а многолетняя миграция ключей, протоколов, сертификатов, устройств и legacy-систем.
Повод для паники - не только теория. Google показала квантовый чип Willow, который выполнил стандартную вычислительную задачу менее чем за 5 минут. Для одного из самых быстрых суперкомпьютеров это заняло бы 10 септиллионов лет. Да, это не означает, что RSA и ECC уже можно взломать завтра. Willow использует 105 кубитов, а для серьёзной атаки на криптографию нужны миллионы стабильных кубитов.
Есть стратегия harvest now, decrypt later: злоумышленники крадут зашифрованные данные сегодня, сохраняют их и ждут момента, когда квантовые машины смогут их раскрыть. Если данные должны оставаться секретными через 5-10 лет, они уже находятся в зоне риска.
NIST ещё в 2024 году утвердил стандарты постквантовой криптографии, а Google уже внедряет квантово-устойчивые алгоритмы в Android. Инструменты защиты существуют. | 1 236 |
| 16 | 🤖 Machine Learning Roadmap: от базы до гуру вайбкодинга
Карта обучения машинному обучению (Machine Learning, Deep Learning, LLM, Generative AI, MLOps) - от первого import numpy до уровня инженера, который понимает, как ИИ работает внутри, и может писать прод‑системы, а не только дёргать API.
https://github.com/justxor/MachineLearningRoadmap/tree/main | 1 238 |
| 17 | ✔️ GPT 5.5 полностью решила задание из бенчмарка ProgramBench
Команда ProgramBench сообщила, что модель GPT 5.5 в режимах high и xhigh впервые в истории теста полностью прошла одно из заданий - задачу cmatrix.
До этого ни одна модель из публичного рейтинга не доводила задания до конца.
ProgramBench - набор реальных задач программирования, в которых агент должен с нуля переписать утилиту с открытым исходным кодом и пройти при этом скрытые поведенческие тесты.
🟡Лидерборд выглядит так
🟢GPT 5.5 (xhigh) - 1 место: 0,5% полностью решённых задач и 13,5% почти решённых (то есть проходящих свыше 95% поведенческих тестов)
🟠GPT 5.5 (high) - те же 0,5% при 5% почти решённых
🟠Claude Opus 4.7 (xhigh) показала 0% и 4,5%, обычная версия Opus 4.7 - 0% и 3%
🟠Opus 4.6 - 0% и 2,5% соответственно
Совокупно число почти решённых задач у GPT 5.5 достигло 26, это рекорд рейтинга.
Примечательно, что в режиме medium, который OpenAI выставляет по умолчанию, GPT 5.5 лишь незначительно опережает Claude Sonnet 4.6. При включении расширенного рассуждения её результат заметно улучшается.
🟡Разброс по стоимости
Запуск GPT 5.5 (high) стоил $3,17 и потребовал 34 обращения к API, GPT 5.5 (xhigh) - $4,84 и 40 обращений.
Тот же запуск Claude Opus 4.7 (xhigh) обошёлся в $10,74 при 178 обращениях, однако решение содержало 19 ошибок в поведенческих тестах.
По разбору авторов, все провалы объясняются 2-мя багами в коде Claude: чувствительностью парсера цветов к регистру и неверным кодом возврата.
Интересно, что 2 версии GPT 5.5 выбрали разные языки для одной и той же задачи: high решала на C с ANSI escape-последовательностями, xhigh предпочла Python.
Claude Opus 4.7 (xhigh) использовала библиотеку ncurses и команда бенчмарка охарактеризовала этот подход как креативное системное решение, которое, впрочем, не дало преимущества в итоговом результате.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml | 1 202 |
| 18 | 💀 Под видом OpenAI в GitHub Trends протащили инфостилер
История для тех, кто до сих пор ставит модные GitHub-проекты по принципу «о, знакомое название».
В тренды залетел репозиторий, который маскировался под Privacy Filter от OpenAI. Идея у настоящего инструмента нормальная: локально находить личные данные в тексте и убирать их перед отправкой в ИИ.
Но фейковая версия делала совсем другое.
Внутри лежал Python-скрипт, который на Windows скачивал и запускал инфостилер. То есть вместо защиты приватности пользователь получал ровно обратное - слив данных.
Почему это сработало:
- название похоже на официальный проект
- тема приватности сейчас на хайпе
- бренд OpenAI вызывает доверие
- GitHub Trends создаёт иллюзию проверки толпой
Самое неприятное - репозиторий успел собрать сотни тысяч скачиваний, пока люди думали, что ставят полезный локальный privacy-инструмент.
Мораль простая: GitHub Trends - не знак качества. Перед установкой проверяй автора, официальный сайт, историю коммитов, install-скрипты и зависимости.
Особенно если проект обещает «защитить ваши данные».
https://huggingface.co/openai/privacy-filter | 1 272 |
| 19 |  +3У Anthropic довольно красиво спрятан смысл в названиях моделей Claude.
Haiku - японское стихотворение на 3 строки. Минимум слов, жёсткая форма, ничего лишнего. Так и работает Claude Haiku: быстрый, лёгкий, точный, без долгих размышлений там, где нужен простой ответ.
Sonnet - сонет, стихотворение на 14 строк с правилами, ритмом и пространством для выражения. Отсюда и роль Claude Sonnet: баланс между дисциплиной и гибкостью. Он хорошо держит инструкции, но при этом не превращается в сухой автокомплит.
Opus - большое произведение композитора. Обычно самое амбициозное, сложное и серьёзное. В линейке Claude это флагман: модель для задач, где ошибка стоит дорого и нужно больше глубины.
Mythos - уже другой уровень символизма. Mythos - это мифы, истории и образы, которыми культуры объясняли неизвестное: богов, происхождение мира, границы человеческого понимания.
Поэтому название Mythos звучит, как намёк на что-то, что выходит за привычную линейку «быстрее, дешевле, умнее».
Нейминг у них реально с аурой. | 1 386 |
| 20 | 🖥 Unity 6 заходит в эпоху AI-геймдева: ИИ-агент теперь прямо в редакторе
Unity выкатила в открытую бету AI-помощника, который работает не как «чатик сбоку», а как полноценный агент внутри проекта. Он видит контекст сцены, понимает структуру кода и может сам вносить изменения.
Что умеет:
— Plan Mode: разбивает задачу на шаги, пишет код, ищет ошибки и помогает выстроить архитектуру
— Figma-интеграция: можно дать ссылку на макет, а Unity попробует собрать по нему интерфейс
— Генерация ассетов: текстуры, звуки и 3D-объекты можно создавать по текстовому описанию
— Откат изменений: если агент накосячил, правки можно быстро вернуть назад
Для Pro и Enterprise функции уже доступны. В Personal-версии бету можно попробовать через trial.
Геймдев постепенно превращается в работу не только с кодом и сценами, но и с агентами, которые собирают часть проекта по описанию.
А вместе с этим, похоже, нас ждёт новая волна нейрослоп-игр в Steam.
https://unity.com/ru/features/ai?utm_campaign=unity-ai-beta | 1 325 |
