🔥 Главное
Исторический успех III фазы клинических испытаний персонализированной mRNA-вакцины от рака от Moderna и Merck: AI-алгоритмы точно определяют неоантигены : Мировые mRNA-гиганты Moderna и Merck совместно объявили, что их первая разработанная персонализированная mRNA-терапия рака intismeran autogene (mRNA-4157) в комбинации с KEYTRUDA достигла исторического прорыва в глобальном клиническом испытании III фазы (INTerpath-001) для меланомы высокого риска, полностью достигнув двух ключевых конечных точек: выживаемости без рецидива (RFS) и выживаемости без отдаленных метастазов (DMFS). На этапе проектирования данная терапия использует глубоко интегрированные AI-алгоритмы для оценки до 34 наиболее иммуногенных эксклюзивных неоантигенов по данным геномного секвенирования опухоли и создает персонализированную mRNA для пациента в течение 45 дней. Клинические данные показывают, что она снижает риск рецидива или смерти на 49%, что знаменует официальный переход иммунотерапии опухолей по схеме «отбор AI-мишеней + персонализированная mRNA» в стадию клинической валидации III фазы и коммерческой реализации. (Источник: MIT Technology Review)
Стартап в области общего воплощенного ИИ Generalist представил модель GEN-1.5, реализующую обучение роботов на лету по одной демонстрации без дообучения : Стартап в сфере общего воплощенного ИИ Generalist официально выпустил базовую модель физического мира GEN-1.5. Благодаря более чем 8 месяцам крупномасштабного предварительного обучения на огромных объемах реальных данных физического взаимодействия, GEN-1.5 демонстрирует мощные способности к контекстному обучению в физическом мире (In-Context Learning) и физическому промптингу (Physical Prompting). Пользователю достаточно предоставить роботу видеодемонстрацию действий человека длительностью от 3 до 12 секунд в качестве физического Prompt, и робот может напрямую обобщать и выполнять новые задачи, такие как открывание крышек бутылок, вытягивание салфеток и манипулирование инструментами, без какого-либо тонкой настройки (fine-tuning). Тесты показывают, что показатель успеха при однократной демонстрации без дообучения достигает 59%, а после 5 минут дообучения на данных поднимается до 83%, что оценивается отраслью как «момент GPT-3» в сфере воплощенных роботов. (Источник: Generalist AI)
Первая партия вычислительных стоек на архитектуре Nvidia Vera Rubin официально доставлена в OpenAI для поддержки предварительного обучения передовых моделей следующего поколения : OpenAI и Nvidia совместно объявили об важной вехе в их сотрудничестве в области вычислительных мощностей: первая партия вычислительных стоек на архитектуре Nvidia Vera Rubin официально доставлена в OpenAI, собрана и успешно подключена к базовому стеку обучения. Эта партия стоек будет напрямую использоваться для расширения пула вычислительных мощностей для предварительного обучения передовых AI-моделей OpenAI следующего поколения, что знаменует официальный ввод ускорительной вычислительной платформы нового поколения от Nvidia в производственную среду для ведущих мировых моделей. (Источник: Nvidia News)
Slack представил Slack Code, запустив «программирование в групповом чате» с интеграцией агентов Anthropic, Devin и GitHub : Компания Slack, принадлежащая Salesforce, официально представила Slack Code, перенеся AI-агентов программирования из традиционных однопользовательских терминалов и IDE в корпоративные групповые чаты. Участники команды могут напрямую упоминать (@) агентов в каналах Slack, автоматически создавая специализированные Code Channels для реализации взаимодействия и ревью кода в режиме реального времени между людьми-разработчиками, продакт-менеджерами и AI-агентами, такими как Devin, Claude Code, GitHub Copilot и ChatGPT, в одном канале. Агенты могут наследовать существующие политики безопасности и систему прав Slack; выполнение высокорисковых операций требует обязательного вторичного подтверждения человеком-экспертом, что знаменует сдвиг парадигмы инструментов AI-программирования в сторону платформ совместной работы в групповых чатах. (Источник: Salesforce / Slack)
🎯 Тренды
Выпущена открытая LLM Ornith-1.5, сфокусированная на сквозной самоэволюции : Команда разработчиков открытых LLM Ornith официально выпустила серию моделей Ornith-1.5, включающую три архитектуры: 9B Dense, 35B MoE и 397B MoE, распространяемые по лицензии MIT. Модели проходят обучение с подкреплением путем самостоятельного выдвижения новых задач, автоматического построения лесов (scaffolding) и генерации решений через самоигры (self-play). В бенчмарках, таких как SWE-bench Verified (86 баллов) и Terminal-Bench 2.1 (86.1 балла), они достигли топового уровня среди открытых моделей аналогичного масштаба и нативно интегрированы в экосистемы vLLM и Ollama. (Источник: Ornith AI)
Выпущена предрелизная версия DeepSeek Harness v0.1.0-rc.8 с комплексным улучшением мультимодальности и оркестрации субагентов : DeepSeek обновила свой открытый Agent-фреймворк DeepSeek Harness до версии rc.8. Новая версия добавляет нативную поддержку запросов изображений для адаптеров моделей DeepSeek, а команды /goal и /plan теперь поддерживают смешанный мультимодальный ввод текста и изображений. Кроме того, Claude Code и Codex были глубже интегрированы в систему субагентов с поддержкой установки по требованию в виде Profile Bundle и параллельного запуска нескольких экземпляров, а также существенно оптимизирована работа с PTY-терминалом Windows и параллельным web_search. (Источник: DeepSeek Release)
.jpg)
Liquid AI представила дистиллированную черновую модель LFM2.5-DSpark, повышающую скорость инференса до 3,2 раза : Компания Liquid AI выпустила спекулятивную черновую модель DSpark с объемом всего около 300M параметров для своих моделей LFM2.5-1.2B, 2.6B и 8B-A1B. Сочетая параллельную базовую сеть (backbone), марковские головы продолжения и отсечение по уверенности (confidence pruning), эта модель обеспечивает 100% совпадение с жадным декодированием целевой модели, увеличивая скорость локального инференса на H100 и MacBook от 2,1 до 3,18 раза, значительно снижая задержку Tool-calling и получив одновременную поддержку в llama.cpp и SGLang. (Источник: Liquid AI Blog)
Meta выпустила автономное десктопное приложение Meta AI для Mac с акцентом на системное голосовое диктование и межприложенческое восприятие экрана : Meta выпустила десктопное приложение Meta AI для Mac на базе модели Muse Spark. Оно поддерживает высокоточное голосовое диктование в реальном времени между приложениями с помощью глобальной горячей клавиши Fn, а также позволяет пользователям делиться текущим окном экрана для восприятия и обучения со стороны AI в режиме реального времени. Приложение также может подключаться к Google Workspace и бизнес-панелям Instagram/Facebook для диагностики маркетинговой эффективности и автоматической генерации документов. (Источник: TechCrunch)
OpenAI представила плагин Apple Messages для десктопной версии ChatGPT и анонсировала механизм «Private Safety Processing» : Десктопные версии ChatGPT и Codex получили новый плагин Apple Messages, позволяющий пользователям с локального разрешения искать, суммировать историю SMS и чертить ответы с помощью естественного языка. В то же время OpenAI анонсировала технологию «Private Safety Processing», направленную на выявление высокорисковых злоупотреблений между сессиями с помощью зашифрованных сигналов безопасности при условии нулевого хранения данных (ZDR). (Источник: OpenAI News)
🧰 Инструменты
Superwhisper открыла исходный код модели нормализации текста S1-mini для устройств: 462 МБ обеспечивают сверхбыстрое исправление ошибок распознавания речи : Superwhisper выложила в открытый доступ модель нормализации текста S1-mini, специально предназначенную для постобработки распознавания речи. Модель дообучена на базе Qwen3-0.6B, имеет размер всего 462 МБ (Q4_K_M GGUF) и может полностью работать на локальном процессоре Mac/PC. Она способна автоматически удалять разговорные вводные слова, исправлять оговорки, расставлять знаки препинания и нормализовать форматы чисел, электронной почты и дат с точностью токенов 94,8%. (Источник: Superwhisper / Hugging Face)
Chroma представила движок памяти «Foundation», создающий самоэволюционирующую долговременную память для Agent : Chroma официально выпустила Foundation — решение для самоэволюционирующей памяти, специально предназначенное для долговременных диалогов агентов. Движок способен автоматически извлекать структурированный опыт, стратегические предпочтения и контекстные связи из исторических трассировок (Trace) работы агента, а также динамически активировать и обновлять их в последующих сессиях, эффективно решая проблемы забывания памяти и жесткости шаблонов Agent между сессиями. (Источник: Chroma)
Tencent открыла исходный код платформы AI Red Teaming — AI-Infra-Guard (A.I.G) : Лаборатория Zhuque компании Tencent открыла исходный код полностековой платформы оценки безопасности AI Red Teaming под названием A.I.G. Платформа интегрирует Agent Scan, Skills Scan, MCP Server Scan и сканирование уязвимостей AI-инфраструктуры (охватывающее 2000+ правил CVE и 130+ компонентов), а также содержит встроенный бенчмарк безопасности навыков агентов SkillTrustBench, помогая предприятиям выявлять превышение полномочий агентов, перехват инструкций и уязвимости в цепочке поставок. (Источник: Tencent / GitHub)
📚 Обучение
Теренс Тао опубликовал развернутую статью для ICM 2026: пятиэтапный «пайплайн решения проблем» и когнитивный кризис в математических исследованиях эпохи AI : Лауреат Филдсовской премии Теренс Тао (Terence Tao) опубликовал новую научную работу, в которой отметил, что масштабное участие AI в математических исследованиях вызовет крупнейший кризис ценностей со времен Гёделя. Он предложил разделить решение математических задач на 5 этапов: «генерация — верификация — интерпретация — принятие сообществом — канонизация теории», подчеркнув, что правильное доказательство, предоставленное только AI, не означает завершения математической работы, и математики-люди должны брать на себя незаменимые обязанности по интерпретации доказательств и формализации теорий. (Источник: THE DECODER)
Тан Цзе из Zhipu AI поделился мыслями о Scaling Law послеобучения: количество параметров больше не единственный критерий интеллекта : Сооснователь Zhipu Тан Цзе подробно описал концепцию послеобучения (post-training) scaling за GLM-5.3. Без замены базовой модели 743B (активировано 40B), GLM-5.3 увеличила способности к кодингу на 50% исключительно за счет длительного обучения с подкреплением в окружающей среде. Он предложил формулу, согласно которой возможности модели определяются размером базы, объемом данных, объемом прямых вычислений и послеобучением; на данном этапе послеобучение, увеличивающее эффективную глубину и длину цепочки рассуждений, обладает огромным потенциалом. (Источник: dotey / Zhipu AI)
Google и DeepMind предложили механизм Recirculation: глубокая активация рециркулирует в Transformer без переобучения : В исследовании предложен рекурсивный циклический механизм (Recirculation), вводящий рециркуляцию глубоких представлений на неглубокие слои на этапе инференса без изменения градиентов обученной модели. С помощью небольшого MLP, динамически предсказывающего коэффициент рециркуляции, перплексия Gemma3 на 9 наборах данных языкового моделирования снизилась на 23,0%, превзойдя результаты полного fine-tuning, а точность на GSM8K выросла примерно на 21%. (Источник: DeepMind / Jiqizhixin)
Команды из Университета Цинхуа и Microsoft представили SPADE: фреймворк самоэволюции Agent на основе самоигры в исполняемой среде : В статье представлен фреймворк SPADE, в котором одна и та же LLM играет роли дизайнера среды (Environment Designer) и агента рассуждений (Reasoning Agent). Дизайнер среды самостоятельно пишет исполняемые среды с интерфейсом Gym и постепенно усложняющиеся задачи, стимулируя обучение с подкреплением через сигналы сожаления (regret), реализуя открытое автономное обучение и совершенствование без вмешательства человека. (Источник: HuggingFace Daily Papers)
💼 Бизнес
Nvidia заключила соглашение о лицензировании технологий на 6 миллиардов долларов с Poolside и инвестировала еще 1 миллиард долларов : Стартап Poolside, специализирующийся на LLM для кода, заключил с Nvidia неэксклюзивное соглашение о лицензировании технологий на сумму 6 миллиардов долларов. Nvidia также инвестировала в компанию 1 миллиард долларов, подняв оценку Poolside до инвестиций (pre-money) до 12 миллиардов долларов. Соглашение также включает предложение о работе в Nvidia для 109 сотрудников Poolside, что стало еще одной крупной сделкой в секторе полупроводников и ИИ. (Источник: Techmeme / Newcomer)
Simile привлекла 300 миллионов долларов при оценке в 2 миллиарда долларов, специализируясь на синтетическом симулировании всей популяции : Компания Simile, основанная исследовательской группой из Стэнфордского проекта Smallville (эксперимент с 25 AI-агентами в городке), менее чем за 6 месяцев после основания привлекла более 300 миллионов долларов инвестиций, а ее оценка взлетела до 2 миллиардов долларов. Компания использует огромные объемы данных интервью с реальными людьми для создания синтетических популяций, чтобы прогнозировать рыночную реакцию на продукты, ценообразование и политику до их реального запуска. (Источник: The Turing Post)
Ramp запустила сервис маршрутизации AI-моделей «Router», вступив в прямую конкуренцию с OpenRouter и Stripe : Гигант управления корпоративными расходами Ramp официально запустил свой сервис маршрутизации AI-моделей Router.com, предоставляющий единый API-доступ к моделям OpenAI, Anthropic, DeepSeek, Moonshot, xAI и других разработчиков, с поддержкой динамических стратегий маршрутизации на основе стоимости, задержки и настраиваемых метрик бенчмарков, напрямую вмешиваясь в управление корпоративными расходами на AI-токены. (Источник: TechCrunch / Ramp)
🌟 Сообщество
Разработчики активно обсуждают отход крупных корпораций вроде AT&T от передовых моделей: 40% корпоративного AI-трафика переведено на открытые модели для снижения затрат на 56% : В сообществе бурное обсуждение вызывает тот факт, что крупные предприятия, такие как AT&T, перенаправляют 40% AI-трафика сотрудников на открытые модели (с планом увеличения до 60–70%), что при снижении качества всего на 2% сократило затраты на кодинг на 56% (при обработке 45 миллиардов токенов в день). Это подтверждает тенденцию, которой больше всего опасаются топовые лаборатории: компании массово переводят некритические задачи на экономически эффективные открытые модели. (Источник: TheZachMueller)
Grok Bot вызвал волну создания приложений «за 15 секунд», получив признание как еще один «момент Claude Code» в эпоху AI : Инвесторы и разработчики из Кремниевой долины активно делятся опытом работы с Grok Bot, заявляя, что его подход «облачная ВМ без конфигурации + мультиагентная кооперация» повышает производительность в сотни раз. Пользователям достаточно нескольких фраз на естественном языке, чтобы за 15 секунд сгенерировать полностью работоспособное приложение с собственным доменным именем, что вызвало широкие дискуссии о «компаниях из одного человека» и агентно-нативных рабочих процессах. (Источник: grok)
OpenAI и Anthropic последовательно представили политики нулевого хранения данных и приватной обработки в ответ на корпоративные опасения о конфиденциальности : В ответ на обеспокоенность предприятий по поводу конфиденциальности и соответствия нормативным требованиям передовых моделей OpenAI представила Private Safety Processing, а Anthropic объявила, что этой осенью запустит политику нулевого хранения данных (ZDR) и управления данными клиентом для моделей уровня Mythos. Это демонстрирует острую конкуренцию между ведущими лабораториями в защите конфиденциальности при борьбе за корпоративных клиентов. (Источник: Bloomberg / OpenAI)
Политики в нескольких штатах США столкнулись с недовольством избирателей из-за споров вокруг энергосетей и водных ресурсов для ЦОД: инфраструктура AI сталкивается с местным политическим сопротивлением : Республиканский сенаторский комитет США вынес внутреннее предупреждение о том, что споры из-за водных и энергетических ресурсов, а также рост тарифов на электроэнергию, вызванные строительством дата-центров, вызвали сильное общественное недовольство в Огайо, Техасе и других штатах. В Техасе было приостановлено до 1800 проектов ЦОД, а развертывание инфраструктуры AI становится одной из самых политически чувствительных местных тем в предвыборный сезон. (Источник: EERandomness / MIT Technology Review)
💡 Другое
Anthropic запустила бесплатную образовательную платформу Claude Academy : В преддверии выхода на IPO компания Anthropic официально запустила публичную бесплатную обучающую платформу Claude Academy (academy.claude.com), охватывающую полный спектр курсов от базовых концепций ИИ до продвинутого Prompt-инжиниринга и использования Claude Code, а также предоставляющую сертификаты об окончании. (Источник: Claude)
Cloudflare устранила уязвимость по сторонним каналам Spectre в платформе Workers : Команда безопасности Cloudflare раскрыла и исправила удаленную уязвимость по сторонним каналам Spectre в платформе краевых вычислений Cloudflare Workers. Эта уязвимость могла потенциально позволить злоумышленникам читать данные из памяти между арендаторами (tenants); на данный момент фактов ее реальной эксплуатации в сети не обнаружено. (Источник: Cloudflare)
Мировые загрузки семейства открытых моделей Gemma превысили отметку в 1 миллиард : Команда Google DeepMind объявила, что суммарное количество мировых загрузок моделей семейства Gemma превысило 1 миллиард, а сообщество создало более 100 000 дообученных вариантов Gemma, охватывающих широчайший спектр применений от спутниковых краевых вычислений до автономных мобильных устройств. (Источник: Google DeepMind / Ollama)
