Нейромережі
Відкрити в Telegram
Канал про нейромережі, технології та IT #ГоловнеЗаТиждень - добірка всіх новин за тиждень Інші наші канали: AI Today t.me/ai_today_ua Реклама: @kategospod
Показати більше5 551
Підписники
-424 години
-197 днів
-6730 днів
Завантажуємо дані
Схожі канали
Немає даних
Виникли проблеми? Будь ласка, оновіть сторінку або зверніться до нашого support-менеджера.
Хмара тегів
Вхідні та вихідні згадування
---
---
---
---
---
---
Залучення підписників
листопад '26лист '26
листопад '26
+7
в 0 каналах
жовтень '26
+40
в 2 каналах
Get PRO
вересень '26
+36
в 0 каналах
Get PRO
серпень '26
+36
в 3 каналах
Get PRO
липень '26
+48
в 3 каналах
Get PRO
червень '26
+42
в 1 каналах
Get PRO
травень '26
+39
в 1 каналах
Get PRO
квітень '26
+66
в 3 каналах
Get PRO
березень '26
+67
в 1 каналах
Get PRO
лютий '26
+36
в 2 каналах
Get PRO
січень '26
+26
в 1 каналах
Get PRO
грудень '25
+38
в 1 каналах
Get PRO
листопад '25
+53
в 1 каналах
Get PRO
жовтень '25
+64
в 1 каналах
Get PRO
вересень '25
+48
в 2 каналах
Get PRO
серпень '25
+84
в 3 каналах
Get PRO
липень '25
+53
в 3 каналах
Get PRO
червень '25
+69
в 4 каналах
Get PRO
травень '25
+69
в 2 каналах
Get PRO
квітень '25
+82
в 2 каналах
Get PRO
березень '25
+59
в 1 каналах
Get PRO
лютий '25
+162
в 2 каналах
Get PRO
січень '25
+361
в 4 каналах
Get PRO
грудень '24
+179
в 6 каналах
Get PRO
листопад '24
+630
в 12 каналах
Get PRO
жовтень '24
+1 018
в 9 каналах
Get PRO
вересень '24
+197
в 4 каналах
Get PRO
серпень '24
+4
в 0 каналах
Get PRO
липень '24
+12
в 0 каналах
Get PRO
червень '240
в 0 каналах
Get PRO
травень '24
+1
в 0 каналах
Get PRO
квітень '24
+2
в 0 каналах
Get PRO
березень '24
+4
в 0 каналах
Get PRO
лютий '240
в 0 каналах
Get PRO
січень '24
+17
в 0 каналах
Get PRO
грудень '23
+80
в 5 каналах
Get PRO
листопад '23
+15
в 0 каналах
Get PRO
жовтень '23
+13
в 0 каналах
Get PRO
вересень '23
+5
в 0 каналах
Get PRO
серпень '23
+16
в 0 каналах
Get PRO
липень '23
+260
в 0 каналах
Get PRO
червень '23
+4
в 0 каналах
Get PRO
травень '23
+19 876
в 0 каналах
| Дата | Залучення підписників | Згадування | Канали | |
| 07 листопада | 0 | |||
| 06 листопада | +2 | |||
| 05 листопада | +1 | |||
| 04 листопада | 0 | |||
| 03 листопада | +1 | |||
| 02 листопада | +2 | |||
| 01 листопада | +1 |
Дописи каналу
⚡️ Google випустила Gemini Omni 1.2 Flash — редагування відео за допомогою діалогу
Google презентувала оновлену модель Gemini Omni 1.2 Flash. Головна фішка релізу — можливість створювати відео тривалістю до 15 секунд та редагувати окремі деталі за допомогою простих текстових підказок у чаті.
🔊 Детальніше:
▪️ Гнучке редагування: тепер можна змінювати фон, освітлення, одяг персонажів або інші елементи на вже згенерованому відео. Більше не потрібно перезапускати генерацію всього ролика з нуля через одну невдалу деталь.
▪️ Швидкість та економія: окрім нових інструментів для роботи з відео, модель стала доступнішою — розробники знизили вартість використання на 30%.
▪️ Мультимодальний фокус: Omni-серія продовжує розвивати безшовну роботу з різними типами даних, де ШІ розуміє контекст сцени та точно реагує на точкові правки користувача.
На відміну від більшості генераторів відео (як-от Runway чи Sora), які змушують витрачати зайві інфренс-ресурси на повне перемальовування кадру, Gemini Omni 1.2 Flash діє як розумний ШІ-редактор, що змінює лише вказані вами шари відео прямо під час діалогу.
🔗 Офіційний анонс від Google
➡️ Запроси друга до Neirom🇺🇦
| 2 |  🎬 ComfyUI додав десятки нових можливостей — тепер можна редагувати відео, покращувати якість і працювати з новими AI-моделями
Вийшло оновлення ComfyUI 0.44.0 — популярної платформи для створення власних процесів генерації зображень, відео та іншого контенту за допомогою AI.
У новій версії з’явилися цікаві інтеграції:
➡️ MiniMax H3 — підтримка нових інструментів для зміни відео: Recast, Extend, Reframe, Insert, Lip Sync та Camera Control.
➡️ Flux Video Upscale V2 — збільшення роздільної здатності відео до 1080p, 2K та 4K.
➡️ Ideogram 4.5 Precise Edit — редагування окремих ділянок зображення з використанням контексту.
➡️ Topaz Wonder 4 — покращення якості зображень через інтеграцію Topaz.
➡️ VEED Dubbing — інструмент для дубляжу відео.
➡️ Sonilo Music 1.5 — інтеграція інструмента для роботи з музикою.
➡️ OpenAI GPT-6.1 Terra та Sol — нові моделі тепер також доступні через партнерські вузли ComfyUI.
Окремо додали підтримку формату ProRes для збереження відео та можливість налаштовувати колірну субдискретизацію.
Тобто тепер у ComfyUI можна зібрати ще більше етапів роботи з контентом в одному візуальному процесі — від генерації до редагування та покращення якості.
🔗Сайт ComfyUI
💻 Оновлення 0.44.0 на GitHub
📚 Документація та інструкції
➡️ Запроси друга до Neirom🇺🇦 | 190 |
| 3 |  ⚡️ Devin отримав нову AI-модель для програмування на 276 млрд параметрів — вона у 5 разів дешевша за SWE-2
Cognition, розробник автономного AI-програміста Devin, представила SWE-2 Flash — нову модель, оптимізовану для швидкого виконання завдань із програмування.
І характеристики цікаві:
➡️ 276 млрд параметрів, але під час обробки кожного токена активуються лише 12 млрд. Модель побудована на базі Inkling-Small від Thinking Machines.
➡️ У 3 рази вища швидкість — саме таку перевагу над SWE-2 заявляє Cognition.
➡️ У 5 разів нижча вартість порівняно з попередньою моделлю SWE-2 за оцінкою розробників.
➡️ Новий етап Mid-training — перед навчанням із підкріпленням модель додатково тренували на кількох трильйонах токенів коду, наукових статей та інших матеріалів.
Орієнтація на автономну розробку: перевірку коду, виправлення помилок, створення невеликих функцій та автоматизацію завдань.
Окремо цікаво, що Cognition не відкриває ваги SWE-2 Flash. Причина — можливості моделі у сфері кібербезпеки. Натомість компанія готує спеціальну програму доступу для дослідників.
SWE-2 Flash уже доступна в Devin Desktop та Devin CLI. До кінця листопада її можна використовувати без додаткової оплати передплатникам Pro, Max і Teams.
🔗Devin Desktop
💻 Devin CLI
➡️ Запроси друга до Neirom🇺🇦 | 269 |
| 4 |  ⚡️ GPT-6 Cyber - відповідь від OpenAI нашумівшому Claude Mythos
OpenAI презентувала GPT-6 Cyber — спеціалізовану нейромережу, створену для автоматичного виявлення багів, перевірки можливостей їх експлуатації (кібератак) та генерації виправлень для коду.
🔊 Детальніше:
▪️ Повний цикл безпеки: модель не просто знаходить «дірки» у програмному забезпеченні, а самостійно тестує їх на стійкість та допомагає розробникам створювати патчі для захисту.
▪️ Прорив у тестах: у бенчмарку ExploitGym модель показала значний стрибок ефективності — точність виявлення та експлуатації уразливостей зросла з 32,1% до 48,5%.
▪️ Контроль доступу: через високу потужність інструменту OpenAI поки що обмежує його розгортання. Наразі доступ надають лише перевіреним білим хакерам (White Hat) та фахівцям із кібербезпеки.
🧠 У чому фішка: GPT-6 Cyber є прямою відповіддю на закриту модель Claude Mythos від Anthropic; вона діє як автономний ШІ-агент, що здатний не просто пасивно сканувати код, а самостійно моделювати реальні хакерські атаки для перевірки софту на міцність.
🔗 Офіційний анонс від OpenAI
➡️Запроси друга до Neirom🇺🇦 | 436 |
| 5 |  🔎 PERPLEXITY PPLX-EMBED-V2-CONTEXT: ШІ НАВЧИЛИ КРАЩЕ ШУКАТИ ІНФОРМАЦІЮ ВСЕРЕДИНІ ДОКУМЕНТІВ ТА ЗОБРАЖЕНЬ
Perplexity представила дві відкриті моделі для пошуку інформації: pplx-embed-v2-context у версіях 0.6B та 9B.
Це не чат-боти, які генерують відповіді. Їхнє завдання — допомагати AI-системам знаходити потрібну інформацію у великих масивах даних.
Що в них особливого?
📄 Розуміння контексту. Модель може аналізувати окремий фрагмент документа з урахуванням усього документа, а не розглядати кожен шматок тексту ізольовано.
🖼 Робота із зображеннями. Пошук охоплює не лише текст, а й візуальні документи та зображення.
🔄 Дві моделі — одна система. Можна індексувати документи меншою моделлю 0.6B, а виконувати пошукові запити більшою 9B.
📦 Відкриті ваги. Моделі можна завантажити та використовувати у власних проєктах.
Для чого це потрібно?
Наприклад, компанія має тисячі PDF-файлів із договорами, звітами, таблицями та графіками. Замість ручного пошуку AI-система може знаходити потрібні сторінки й фрагменти за звичайним запитом.
Це особливо корисно для RAG-систем, корпоративних пошуковиків та AI-агентів, які працюють із великими документами.
Де спробувати:
Модель 9B на Hugging Face
Модель 0.6B на Hugging Face
Технічне дослідження
Офіційний анонс Perplexity
➡️ Запроси друга до Neirom🇺🇦 | 352 |
| 6 |  🔬 TENCENT HYRA 2.0: AI-АГЕНТ ТЕПЕР НЕ ЛИШЕ РОЗВ'ЯЗУЄ ЗАДАЧІ, А Й СТВОРЮЄ ІНСТРУМЕНТИ ДЛЯ МАЙБУТНІХ ДОСЛІДЖЕНЬ
Tencent представила Hyra 2.0 ➡️ нову версію дослідницького AI-агента, який допомагає не просто знаходити відповіді, а створювати інструменти, моделі та робочі процеси для наступних досліджень.
Ідея проста: замість того щоб щоразу розв'язувати наукову задачу з нуля, ШІ має навчитися створювати інструменти, які допоможуть розв'язувати подібні задачі в майбутньому.
Hyra 2.0 працює як команда спеціалізованих агентів:
➡️ Overall узгоджує цілі з дослідником.
➡️ Mission планує дослідження та визначає подальші кроки.
➡️ Worker пише код, проводить експерименти й аналізує результати.
Агенти можуть працювати паралельно, повертатися до попередніх результатів і зберігати корисні методи у вигляді інструментів для повторного використання.
Що вже продемонструвала Tencent?
🤖 Робототехніка: система допомогла розробити альтернативну конструкцію п'ятипалої роботизованої руки.
💻 Процесори: під час роботи з відкритим RISC-V процесором Xiangshan система покращила середню продуктивність на 5,79% зі збільшенням площі кристала лише на 0,3%.
⚛️ Квантові обчислення: створила інструмент HyQEC для проєктування та перевірки кодів корекції квантових помилок.
Важливо: результати поки що представлені самою Tencent, тому їх варто сприймати як заявлені компанією досягнення, а не незалежно підтверджений benchmark.
Офіційний анонс Hyra 2.0
Tencent Hunyuan
➡️ Запроси друга до Neirom🇺🇦 | 329 |
| 7 |  🧠 NVIDIA AUTO ONTOLOGY: ШІ-АГЕНТИ ЗМОЖУТЬ КРАЩЕ РОЗУМІТИ БІЗНЕС-ДАНІ
NVIDIA представила Auto Ontology — відкритий інструмент, який допомагає AI-агентам працювати з корпоративними базами даних і розуміти, що саме означають показники компанії.
Проблема сучасних AI-агентів не лише в тому, щоб знайти інформацію. Вони повинні правильно зрозуміти її значення.
Наприклад, якщо запитати агента про прибуток компанії, він має знати:
— У якій базі зберігаються потрібні дані.
— Яке поле відповідає за дохід, а яке — за прибуток.
— Як пов'язані клієнти, замовлення та товари.
— Звідки взялися цифри у відповіді.
Саме цим займається Auto Ontology.
Інструмент створює семантичний шар між корпоративними даними та AI-агентом. Він допомагає узгоджувати різні визначення показників, формувати SQL-запити та перевіряти їх відповідність заданим правилам.
Що особливо цікаво:
Підтримує інтеграцію через MCP, API та CLI.
Може працювати з PostgreSQL, Snowflake, Databricks та іншими джерелами даних.
Відкритий код під ліцензією Apache 2.0.
Фактично NVIDIA створює інфраструктуру, завдяки якій AI-агент зможе не просто відповідати на запитання керівника, а працювати з реальними показниками бізнесу.
Auto Ontology на GitHub
Офіційний каталог NVIDIA NGC
➡️ Запроси друга до Neirom🇺🇦 | 351 |
| 8 |  🎞CHATGPT НАВЧИВСЯ СТВОРЮВАТИ GIF. ТЕПЕР КАРТИНКУ МОЖНА ОДРАЗУ ПЕРЕТВОРИТИ НА АНІМАЦІЮ
OpenAI представила Images 2.6 — нове покоління генерації зображень у ChatGPT.
І головна новинка — тепер можна створювати анімовані GIF просто за текстовим описом або на основі завантаженого зображення.
Що ще змінилося:
➡️ GIF-анімація: можна створювати короткі циклічні анімації, налаштовувати швидкість відтворення та редагувати окремі кадри.
➡️ Швидкість: генерація зображень стала приблизно на 50% швидшою.
➡️ SVG: тепер можна експортувати векторні зображення, які можна масштабувати без втрати якості.
➡️ Точне редагування: можна позначити конкретну ділянку зображення та вказати, що саме потрібно змінити.
➡️ Збереження персонажів: можна повторно використовувати референси персонажів, домашніх тварин та інших об’єктів у нових генераціях.
Для розробників також з’явилися дві версії API:
⚡ Flare — для швидкої генерації. За низької якості окремі зображення можуть створюватися приблизно за 6 секунд.
🎨 Sunburst — для складніших зображень, де важливі деталізація та стабільність результату під час редагування.
🔥 Спробувати
Images 2.6 уже доступна в ChatGPT, Codex та API.
Тепер між ідеєю та готовою анімацією на кілька секунд може не бути жодного відеоредактора.
➡️ Запроси друга до Neirom🇺🇦 | 386 |
| 9 |  📌OPENAI PANDO — ВЛАСНА СИСТЕМА GIT ДЛЯ РОБОТИ ТИСЯЧ AI-АГЕНТІВ
OpenAI розробила Pando — внутрішню систему керування кодом, яка дозволяє масштабувати паралельну роботу розробників та AI-агентів.
Проблема виникла через те, що Codex одночасно виконує величезну кількість завдань: створює гілки, завантажує зміни, об'єднує код і запускає перевірки. Звичайна інфраструктура Git почала ставати вузьким місцем.
ㅤ
Детальніше:
• Швидкість: медіанний час завантаження змін (push) скоротився майже у 5 разів.
• Масштаб: Pando обробляє майже 1 петабайт Git-даних на день. За одну годину система передавала понад 57 ТБ даних.
• Сумісність: система зберігає сумісність зі звичайним Git, тому розробникам не потрібно змінювати звичні інструменти та робочі процеси.
• Розробка за допомогою ШІ: OpenAI створила Pando із залученням Codex. Від початку розробки до запуску в робочому середовищі минуло лише 10 тижнів.
• Команда: архітектуру спроєктував один інженер, а значну частину реалізації виконували AI-агенти під контролем команди розробників.
Важливо: Pando поки використовується всередині OpenAI. Компанія не оголошувала про відкритий доступ до системи.
➡️ Офіційний матеріал OpenAI про Pando
➡️➡️ Codex від OpenAI
➡️➡️ Git — офіційний сайт
➡️ Запроси друга до Neirom🇺🇦 | 421 |
| 10 |  +2🎙 HUME AUDIO DECISION API: ТЕПЕР ШІ МОЖЕ АНАЛІЗУВАТИ НЕ ЛИШЕ СЛОВА, А Й ЕМОЦІЇ В ГОЛОСІ
Компанія Hume AI представила Audio Decision API — інструмент, який дозволяє ставити запитання безпосередньо до аудіозапису й отримувати структуровані відповіді.
Наприклад, ШІ може визначити:
— Чи звучить клієнт роздратовано?
— Чи є в записі сирена або інші сторонні звуки?
— Чи перебивають співрозмовники один одного?
— Чи звучить голос природно, чи може бути згенерований ШІ?
Головна відмінність: системі не потрібно спочатку перетворювати аудіо на текст. Вона аналізує сам звук і повертає відповідь із показником упевненості.
Це відкриває цікаві можливості для автоматизації кол-центрів, аналізу переговорів і створення голосових AI-агентів.
📊 У першому тестуванні модель досягла 70,7% відповідності середній оцінці групи людей. Для порівняння, середній показник окремого оцінювача становив 56,5%.
Де спробувати:
Hume Audio Decision Playground
Документація Audio Decision API
Офіційний анонс
➡️ Запроси друга до Neirom🇺🇦 | 371 |
| 11 |  🤯 Runway перетворює рекламу на конвеєр: ШІ сам створює креативи, запускає тести та аналізує результати
Runway відкрила доступ до Runway Ads для всіх платних тарифів. Це інструмент для performance-маркетингу, який не просто генерує рекламні відео, а працює з реальними результатами рекламних кампаній.
Детальніше:
➡️ Підключаєш рекламні акаунти та Brand Kit — фірмові кольори, стиль і матеріали бренду.
➡️ ШІ аналізує рекламу, яка вже приносить результат, і створює на її основі нові варіанти зображень та відео.
➡️ Підготовлені креативи можна публікувати безпосередньо в Meta, Google та TikTok після погодження командою.
➡️ Runway Ads отримує статистику кампаній назад, аналізує, які оголошення спрацювали краще, і використовує ці дані для наступної серії креативів.
➡️ Таким чином, система створює цикл: генерація → тестування → аналіз → нові рекламні варіанти.
🔥 Головна ідея — не вгадувати, який креатив спрацює, а швидко виробляти багато варіантів і масштабувати ті, що показують найкращі результати.
⚠️ Доступ: Runway Ads доступний на всіх платних тарифах Runway.
🔗 Runway Ads
Офіційні анонси: запуск продукту та відкриття загального доступу.
➡️ Запроси друга до Neirom🇺🇦 | 375 |
| 12 |  ✨Replit Monitoring Agent — ШІ-агент, який сам знаходить баги, виправляє їх і деплоїть оновлення
Replit представив Monitoring Agent — автономного AI-агента, який стежить за роботою опублікованих застосунків і може самостійно усувати проблеми в production.
Тобто тепер ШІ не лише допомагає створити застосунок, а й може підтримувати його роботу після запуску.
Детальніше:
➡️ Моніторинг: агент отримує доступ до production-логів і метрик, відстежує помилки, уповільнення та невдалі розгортання.
➡️ Пошук проблем: коли виникає збій, агент аналізує ситуацію та намагається визначити першопричину.
➡️ Автоматичне виправлення: створює виправлення та перевіряє, чи вирішує воно проблему.
➡️ Деплой: якщо активувати Auto-publish, агент може самостійно опублікувати перевірене виправлення.
➡️ Звітність: після роботи надсилає email із поясненням, що сталося та які зміни були внесені.
🔥 Найцікавіше — користувач сам контролює рівень автономності. Можна дозволити агенту лише знаходити проблеми та пропонувати виправлення або надати дозвіл на автоматичний деплой.
Кому стане в пригоді: розробникам, стартапам і тим, хто створює застосунки через AI-конструктори, але не має окремої команди DevOps для постійного моніторингу.
🔗 Replit
Офіційний анонс: Replit Monitoring Agent.
➡️ Запроси друга до Neirom🇺🇦 | 383 |
| 13 |  Китайці випустили LongCat-2.5 на 1,6 трильйона параметрів — ШІ, який може створювати цілі проєкти 🔥
Meituan представила нову мультимодальну модель LongCat-2.5, орієнтовану на складні завдання та автономну роботу AI-агентів.
І характеристики тут справді цікаві:
➡️ 1,6 трлн загальних параметрів, з яких приблизно 48 млрд активуються під час обробки кожного токена.
➡️ Нативна мультимодальність — модель може працювати з текстом і зображеннями в єдиній архітектурі.
➡️ Покращене програмування — здатна працювати зі складними кодовими базами та створювати цілі програмні проєкти.
➡️ Visual Coding — розуміє візуальні елементи та може використовувати їх для створення інтерактивних інтерфейсів, дизайну й навіть 3D-проєктів.
➡️ Навчання з підкріпленням на тривалих послідовностях завдань допомагає агенту не губитися під час виконання складної роботи з багатьох етапів.
Окремо цікаво, що Meituan заявляє про використання виключно китайських обчислювальних потужностей для повного циклу навчання моделі.
LongCat-2.5 вже доступна для тестування на офіційному сайті, а розробники можуть підключатися через API.
🔗Сайт
💻Підключення моделі через API
🗳️Інтеграція через OpenAI та Anthropic API
📚Відповіді на питання щодо API та доступу
➡️ Запроси друга до Neirom🇺🇦 | 406 |
| 14 |  🧠 SenseNova випустила Loop-9B — модель, яка повторно використовує власні шари, щоб краще працювати з довгими завданнями
SenseNova представила SenseNova-Loop-9B-Preview — відкриту мультимодальну модель, орієнтовану на довгий контекст і роботу AI-агентів.
Її особливість — архітектура Looped Transformer: частина шарів моделі проходить обробку двічі з повторним використанням тих самих ваг. Це дозволяє збільшити глибину обчислень без пропорційного збільшення кількості параметрів.
Що вміє:
➡️ Контекст до 256 000 токенів — можна працювати з великими документами та об’ємними матеріалами.
➡️ Розуміє текст і зображення — підходить для аналізу документів, візуальної інформації та змішаного контенту.
➡️ Працює з кодом — орієнтована на завдання розробки та аналізу програмного коду.
➡️ Підтримує агентні сценарії — модель навчали на послідовностях взаємодії із зовнішніми інструментами, що важливо для виконання багатокрокових завдань.
➡️ Використовує 32 унікальні шари декодера, які виконують 56 обчислювальних проходів завдяки повторному використанню частини блоків.
Модель має близько 9 млрд параметрів, а її ваги опубліковані під ліцензією Apache 2.0.
🔥 Чому це цікаво? Розробники шукають способи зробити моделі розумнішими без постійного збільшення їхнього розміру. SenseNova експериментує з повторним використанням обчислювальних блоків, щоб отримати глибшу обробку інформації та зберегти компактність архітектури.
Це ще один цікавий напрям розвитку відкритих моделей для документів, програмування та AI-агентів.
📦 Модель
📖 Архітектура, приклади та інструкції
➡️ Запроси друга до Neirom🇺🇦 | 386 |
| 15 |  🔥Google відкрила маркетплейс плагінів для Antigravity — тепер AI-агенти можуть працювати з десятками зовнішніх сервісів
Google запустила Plugin Marketplace для Antigravity — каталог готових інтеграцій, які дозволяють підключати AI-агентів до сторонніх сервісів, баз даних та інструментів розробки.
Раніше для цього доводилося вручну налаштовувати MCP-сервери, змінні середовища та додаткові інструкції. Тепер усе це можна встановити одним плагіном.
Детальніше:
➡️ Canva — створення дизайнів за текстовими запитами, редагування макетів та адаптація матеріалів під різні формати.
➡️ Figma — передача дизайнів у код і робота з нативними елементами Figma через AI-агента.
➡️ Atlassian — доступ до Jira, Confluence та Bitbucket для роботи із завданнями, документацією та кодом.
➡️ Stripe — пошук платежів, клієнтів і підписок, а також допомога з розробкою платіжних інтеграцій.
➡️ Datadog — аналіз логів, помилок та інцидентів, пошук причин проблем у production.
➡️ Notion, Google Drive, Sheets, Linear, Vercel, WordPress та багато інших сервісів також представлені в каталозі.
💡 Плагіни можуть містити не лише підключення до сервісів через MCP, а й готові інструкції для агентів, правила роботи, автоматизовані сценарії та спеціалізованих субагентів.
Як встановити:
Відкрити Antigravity App.
Перейти в Customizations → Plugins.
Знайти потрібний плагін і встановити його.
Також доступне встановлення через CLI командою agy plugin install.
🔥 Фактично Google рухається до екосистеми, де AI-агент не просто пише код, а отримує доступ до інструментів, якими користується вся команда.
🔗 Google Antigravity
Офіційний анонс: Plugin Marketplace
➡️ Запроси друга до Neirom🇺🇦 | 409 |
| 16 |  DeepSeek створила ШІ-розробника, який сам стежить за GitHub і виконує завдання замість команди 🤯
DeepSeek виклала у відкритий доступ експериментального AI-агента dsh-superagent, який може самостійно братися за задачі в репозиторії та повертати готовий результат.
Як це працює:
➡️ Агент підключається до GitHub і, за бажанням, Feishu — корпоративного месенджера.
➡️ Коли авторизований учасник команди ставить завдання, ШІ створює окрему робочу задачу.
➡️ Самостійно запускає робочу сесію, аналізує код і виконує необхідні зміни.
➡️ Після завершення повертає результат у початкову розмову, наприклад, у вигляді готового Pull Request.
➡️ Усі завдання виконуються в окремому робочому середовищі, а людина може контролювати процес через спеціальну панель.
Найцікавіше — концепція проактивного агента: він має забирати на себе рутинну роботу розробників, а не просто чекати кожної наступної команди в чаті.
Проєкт опублікований під MIT-ліцензією, але є важливий нюанс: це дослідницький прототип, а не готовий комерційний продукт DeepSeek. Самі розробники попереджають, що код потребує перевірки та доопрацювання.
🔗GitHub
💻Детальна інструкція встановлення
🗃️Налаштування, дозволи, запуск і безпека
📚Як влаштована архітектура агента
➡️ Запроси друга до Neirom🇺🇦 | 448 |
| 17 |  ⚠️ CHATGPT І CODEX ДІЛИТИМУТЬ ОДИН ЛІМІТ. OPENAI ЗМІНЮЄ ПРАВИЛА ПЛАТНИХ ПІДПИСОК
З грудня користувачі ChatGPT Plus, Pro та Business отримають спільну квоту для ChatGPT і Codex.
Як це працюватиме?
🧑💻 Пишете код через Codex — витрачаєте частину спільного бюджету.
💬 Працюєте з потужними моделями ChatGPT — витрачаєте той самий ресурс.
🤖 Використовуєте обидва інструменти активно — вони конкурують за одну квоту.
Витрати рахуватимуться в токенах і залежатимуть від моделі, складності завдання та обсягу обробленої інформації. Тобто 10 простих запитів можуть коштувати менше, ніж одне складне завдання для AI-агента.
Є виняток: режим Instant не використовуватиме спільний ліміт.
Коли квота закінчиться, доведеться чекати її оновлення, купувати додаткові кредити або переходити на інший тариф.
Поки OpenAI не розкрила точні обсяги нових лімітів.
➡️ Запроси друга до Neirom🇺🇦 | 478 |
| 18 |  🧠 Microsoft випустила 4B модель для AI-агентів — вона сама обирає, коли клікати, а коли писати код
Microsoft представила Mage-VL-Cowork — компактну відкриту модель, яка поєднує керування комп’ютером через графічний інтерфейс із виконанням команд у терміналі.
Її головна фішка — не просто автоматизація кліків, а можливість самостійно обирати найефективніший спосіб виконання завдання.
Що вміє:
➡️ Керувати програмами: аналізувати скриншоти, знаходити потрібні елементи інтерфейсу, натискати кнопки та вводити текст.
➡️ Працювати через Bash: запускати команди, виконувати скрипти, працювати з файлами та системними інструментами.
➡️ Комбінувати обидва підходи: наприклад, відкрити програму через інтерфейс, а рутинні операції виконати командами в терміналі.
➡️ Виконувати багатокрокові завдання: взаємодіяти з комп’ютерним середовищем, а не просто відповідати на запити користувача.
🔥 І найцікавіше — результати тестування.
Mage-VL-Cowork набрала 66% в OSWorld-Verified — бенчмарку для перевірки здатності AI-агентів виконувати реальні завдання в операційній системі.
При цьому модель має лише 4 млрд параметрів. Microsoft позиціонує цей результат як один із найкращих серед моделей такого розміру.
Розробники AI-агентів поступово відходять від сценарію, коли ШІ просто імітує дії людини через мишку та клавіатуру. Поєднання візуального керування з виконанням команд відкриває шлях до швидшої та ефективнішої автоматизації.
І на відміну від закритих AI-сервісів, Mage-VL-Cowork можна досліджувати, запускати та адаптувати самостійно.
📦 Модель
💻 GitHub та інструкції
➡️ Запроси друга до Neirom🇺🇦 | 428 |
| 19 |  🖌Canva представила Brush — ШІ-інструмент, який редагує готові дизайни замість генерації з нуля
Canva представила Brush — власну AI-модель, яка розуміє структуру дизайну, розташування елементів, шари та стилістику. Тепер замість того, щоб переробляти макет вручну або генерувати його з нуля, можна просто попросити ШІ внести потрібні зміни.
Детальніше:
➡️ Brush може змінити окремий текст, переробити стиль зображення або оновити одразу кілька сторінок презентації.
➡️ Модель здатна адаптувати готовий дизайн під інші формати — наприклад, перетворити слайд презентації на допис для Instagram.
➡️ На відміну від генерації звичайної картинки, результат залишається повністю редагованим: можна змінювати текст, зображення, кольори та розташування елементів.
➡️ За даними Canva, Brush виконує типові завдання з редагування дизайну на 69% швидше та знижує вартість одного завдання на 46% порівняно з попереднім AI-агентом.
⚠️ Доступ: наразі Brush працює в Canva AI для підписників Canva Pro. Ширший доступ обіцяють відкрити пізніше.
🔗 Спробувати Canva AI
Офіційний анонс: Canva Brush.
➡️ Запроси друга до Neirom🇺🇦 | 422 |
| 20 |  ⚡️ 35B модель видає до 680 токенів/с — вийшла Clover, яка генерує текст паралельно
DiffuSpace представила Clover-35B-A3B-Preview — відкриту мовну модель на архітектурі Diffusion, яка намагається об’єднати високу швидкість генерації з сильними можливостями для програмування та AI-агентів.
На відміну від класичних LLM, які генерують текст послідовно — токен за токеном, — diffusion-моделі можуть працювати з блоками токенів паралельно. Саме цей підхід лежить в основі Clover.
Що цікавого:
➡️35 млрд параметрів загалом, але лише 3 млрд активуються під час роботи завдяки архітектурі Mixture of Experts.
➡️ До 680 токенів/с на внутрішніх агентних завданнях DiffuSpace. Результат отриманий на NVIDIA GB300, тому це не універсальна швидкість для будь-якого обладнання.
➡️ Сильні результати в програмуванні та роботі з інструментами: 73,6 у SWE-bench Verified та 51,7 у Terminal-Bench 2.1.
В Підтримує режим Thinking і завдання, де потрібно не просто відповідати на запитання, а планувати дії, використовувати інструменти й виконувати багатокрокові сценарії.
➡️Модель можна запускати локально: розробники показали роботу з INT4-квантизацією на NVIDIA RTX 5070 Ti із 16 ГБ відеопам’яті.
За заявами DiffuSpace, у їхніх тестах Clover випереджає деякі авторегресивні моделі схожого розміру за швидкістю та результатами агентних бенчмарків.
Для AI-агентів швидкість кожного кроку має значення: модель швидше аналізує результат дії, приймає наступне рішення й продовжує виконання завдання. Якщо diffusion-підхід масштабуватиметься без втрати якості, це може суттєво змінити швидкість роботи автономних агентів.
📦 Модель
💻 GitHub
🧪 Спробувати онлайн
📖 Деталі та результати тестів
➡️ Запроси друга до Neirom🇺🇦 | 441 |
