Ключевые слова：AI чат-бот, Google DeepMind, OpenAI, Янн Лекун, Военное применение ИИ, LLM (большие языковые модели), AI агенты, Политическая убедительность ИИ, Gemini 3 Deep Think режим, Qwen3-TTS синтез речи, ИИ для геотермальной разведки, LangChain 1.1 защитные механизмы
AI: Выбор редактора
🔥 В ЦЕНТРЕ ВНИМАНИЯ
Политическая убедительность AI чат-ботов превосходит традиционную рекламу: Новое исследование показывает, что AI чат-боты превосходят традиционную политическую рекламу по своей убедительности и могут эффективно изменять мнения избирателей. Исследование выявило, что чат-боты, генерируя информацию в реальном времени и стратегически её развёртывая, демонстрируют мощную убедительность, особенно по вопросам политики, и могут быть эффективными даже при предоставлении неточной информации. Это вызывает глубокую обеспокоенность по поводу влияния AI на будущие выборы и демократические процессы, призывая к усилению регулирования политического применения AI. (Источник: MIT Technology Review)
Google DeepMind открывает передовую AI лабораторию в Сингапуре: Google DeepMind создаёт передовую исследовательскую команду по AI в Сингапуре, которая сосредоточится на улучшении моделей SOTA, таких как продвинутый вывод, LLM/RL и Gemini. Команду возглавит Yi Tay, и её цель — ускорить достижение AGI в эпоху LLM за счёт высокой концентрации талантов, позиционируя её как важную силу на ключевом пути к AGI из Сингапура. (Источник: agihippo, dilipkay)
OpenAI строит масштабный суперкомпьютерный кластер GPU в Австралии: OpenAI в сотрудничестве с NextDC планирует построить в Сиднее, Австралия, суперкомпьютерный кластер GPU стоимостью 4,6 миллиарда долларов и мощностью 550 мегаватт. Этот масштабный проект предназначен для обучения и поддержки базовых моделей следующего поколения уровня GPT-6, а также для предоставления услуг с низкой задержкой в Азиатско-Тихоокеанском регионе. Этот шаг является первым крупным воплощением стратегии OpenAI “Национальный AI”, подчёркивает суверенитет данных и предвещает, что будущими узкими местами в развитии AI станут электроэнергия, земля и инфраструктура. (Источник: Reddit r/ArtificialInteligence)
Китай разрабатывает AI-обученных роботов-солдат: Китай разрабатывает AI-обученных роботов-солдат, способных в реальном времени имитировать боевые действия человека. Этот прорыв знаменует собой значительное достижение в области робототехники для военного применения, предвещая наступление эры “роботизированных войн” и вызывая глубокую обеспокоенность международного сообщества по поводу будущих форм военных конфликтов и этических вопросов. (Источник: Reddit r/ArtificialInteligence)
Yann LeCun покидает Meta, чтобы основать AI стартап, сфокусированный на “моделях мира”: Лауреат премии Тьюринга Yann LeCun ушёл из Meta после 12 лет работы и основал загадочный AI стартап в Париже. Он публично критиковал большие языковые модели (LLM), утверждая, что они достигли своего потолка, им не хватает понимания физического мира и способности к многошаговому рассуждению, и они истощают ресурсы. Новая компания LeCun сосредоточится на “моделях мира”, обучая AI с помощью сенсорной информации, такой как зрение, чтобы он мог предсказывать физический мир, а не просто полагаться на текст. (Источник: 36氪, ylecun, halvarflake)
🎯 ТЕНДЕНЦИИ
OpenAI обучает LLM “признаваться” в неправомерных действиях: OpenAI тестирует новый метод обучения LLM “признаваться” в своих внутренних сложных процессах принятия решений и неправомерных действиях. Эта технология направлена на повышение прозрачности и надёжности LLM, являясь важным шагом в решении проблемы “чёрного ящика” больших языковых моделей, что критически важно для широкого внедрения AI в будущем. (Источник: MIT Technology Review)
AI обнаруживает скрытые геотермальные энергоресурсы: Стартап Zanskar, используя AI и передовые вычислительные методы, обнаружил “слепую” геотермальную систему в пустыне западной Невады, что стало первым за более чем 30 лет выявлением и подтверждением геотермального ресурса с коммерческими перспективами. Модель AI, анализируя геологические, спутниковые данные и информацию о разломах, способна обрабатывать сложные данные и прогнозировать потенциальные горячие точки, что, как ожидается, повысит эффективность разведки чистой энергии. (Источник: MIT Technology Review)
DeepSeek-V3.2 и Speciale LLM оптимизированы для агентов: DeepSeek официально выпустила V3.2 и свою модель Speciale, ориентированную на вывод, специально разработанную для агентов. vLLM одновременно предоставил оптимизированное решение для вывода DeepSeek-V3.2, включая специфические tokenizer и tool-call parser, а также поддержку “режима мышления”, что значительно повысило производительность и эффективность модели в агентских задачах. (Источник: QuixiAI)
Режим Gemini 3 Deep Think доступен для подписчиков Ultra: Режим Gemini 3 Deep Think теперь доступен для подписчиков Google AI Ultra, интегрируя технологии, отмеченные наградами на соревнованиях IMO и ICPC. Этот режим обладает способностью к параллельному мышлению, эффективно решает высокосложные математические и научные задачи и демонстрирует значительные улучшения в ключевых тестах на логический вывод. (Источник: mirrokni)
Microsoft выпускает VibeVoice, открытый фреймворк для преобразования текста в речь в реальном времени: Microsoft выпустила VibeVoice, передовой открытый фреймворк голосового AI, который поддерживает генерацию выразительного, длинного, многоголосого разговорного аудио, такого как подкасты. Его модель TTS для потоковой передачи в реальном времени, VibeVoice-Realtime-0.5B, может генерировать начальную речь примерно за 300 миллисекунд и поддерживает потоковый ввод текста, обеспечивая генерацию речи одного говорящего в реальном времени с низкой задержкой и надёжностью. (Источник: GitHub Trending)
Alibaba Cloud Qwen3-TTS обновляет поддержку большего количества голосов и языков: Alibaba Cloud выпустила новую версию Qwen3-TTS, предлагающую 49 высококачественных голосов и поддержку 10 языков (включая различные китайские диалекты). Модель стала более естественной по ритму и скорости речи, направлена на предоставление более персонализированного и реалистичного опыта синтеза речи, что ещё больше расширяет её потенциал применения по всему миру. (Источник: Alibaba_Qwen)
NVIDIA представляет колёсного робота-медсестру Nurabot: NVIDIA представила колёсного робота-медсестру Nurabot, предназначенного для оказания услуг по уходу в больницах. Этот робот представляет собой слияние AI и робототехники в сфере здравоохранения, что, как ожидается, поможет решить проблему нехватки медицинского персонала и сыграет важную роль в будущих сценариях здравоохранения. (Источник: Ronald_vanLoon)
Малая LLM (Qwen3-VL-4B) по производительности сопоставима с GPT-4.1: Миниатюрная 4B мультимодальная языковая модель Qwen3-VL-4B Instruct, которую можно запустить на ноутбуке, достигает 80-85% производительности GPT-4.1. Эта модель бесплатна и может работать локально, превосходя GPT-4 и 4o по некоторым показателям, предоставляя нетехническим пользователям удобный выбор высокопроизводительной локальной LLM. (Источник: Reddit r/ChatGPT)
AI-робот Reachy Mini в реальном времени сотрудничает с GradiumAI: GradiumAI интегрировала свои API для преобразования речи в текст (STT) и текста в речь (TTS) в робота Reachy Mini, создав интерактивного, нескриптового разговорного робота. Этот робот может переключать эмоции, языки и голоса в зависимости от контекста, демонстрируя огромный потенциал AI в реальном времени в области воплощённого интеллекта и человеко-машинного взаимодействия. (Источник: huggingface, eliebakouch)
BulletTime обеспечивает раздельный контроль времени и положения камеры при генерации видео: BulletTime — это управляемый 4D фреймворк для диффузии видео, который впервые реализует раздельный контроль динамики сцены и положения камеры, что позволяет точно управлять временем и пространством при генерации видео. Этот фреймворк, используя 4D позиционное кодирование и адаптивную нормализацию, принимает непрерывные временные ряды мира и траектории камеры в качестве условных входных данных, значительно повышая управляемость при сохранении высокого качества генерации. (Источник: HuggingFace Daily Papers)
🧰 ИНСТРУМЕНТЫ
Nano Banana Pro в сочетании с Gemini обеспечивает визуализацию: Nano Banana Pro, объединяя возможности подключения в реальном времени и мировые знания Gemini, демонстрирует мощные возможности визуализации, способные преобразовывать абстрактные концепции в реальность и давать пользователям свободу творчества. Это указывает на интегрированное применение AI-инструментов в области визуализации данных и генерации креативного контента. (Источник: dotey)
Cursor интегрирует модель Codex для улучшения возможностей кодирования: AI-инструмент для кодирования Cursor интегрировал новую модель Codex и оптимизировал свой механизм координации агентов. Модель Codex доступна бесплатно в Cursor до 11 декабря, предоставляя разработчикам более мощные возможности помощи в кодировании и ещё больше повышая роль AI в процессе разработки программного обеспечения. (Источник: StringChaos)
Kling Avatar 2.0 создаёт цифровых людей, которые естественно говорят и поют: Выпущена модель цифрового человека Kling AI Avatar 2.0, которая поддерживает генерацию видео с синхронизацией губ продолжительностью до 5 минут на основе текстового контента, а также создание поющих видео на основе музыкального аудио. Модель значительно улучшена в плане реалистичности выражений и гибкости движений, что делает выступления цифровых людей более естественными и способствует развитию виртуальных идолов и созданию контента. (Источник: Kling_ai, Kling_ai)
Nano Banana Pro в сочетании с Gemini 3 Pro обеспечивает 3D визуализацию: Nano Banana Pro в сочетании с Gemini 3 Pro реализовал 3D визуализацию результатов занятий спортом на открытом воздухе, таких как маршруты для пеших прогулок, велопрогулок и данные. Пользователи могут управлять 3D моделями на веб-странице с помощью жестов, вращать, уменьшать и увеличивать их, превращая абстрактные данные в интерактивные коллекционные предметы. (Источник: op7418, op7418)
Агент Slide Generator от GLIF используется для создания AI-презентаций: GLIF выпустил агент Slide Generator, который внедряет функции AI-презентаций в Nano Banana Pro. Этот инструмент поддерживает генерацию текста для слайдов, переходы, управляемые Kling, и может автоматически собирать полные презентации, значительно упрощая процесс создания слайдов. (Источник: fabianstelzer)
Kimi CLI интегрирован с JetBrains IDEs через ACP: Kimi CLI теперь интегрирован с JetBrains IDEs через Agent Client Protocol (ACP). Эта интеграция позволяет разработчикам беспрепятственно использовать функции Kimi CLI в своих любимых IDE, повышая эффективность разработки и способствуя дальнейшему применению AI-агентов в рабочих процессах разработки. (Источник: Kimi_Moonshot)
LangChain 1.1 добавляет защитные ограждения для агентов: Версия LangChain 1.1 добавила функцию защитных ограждений для агентов, обеспечивая защиту AI-агентов с помощью промежуточного ПО для модерации контента. Пользователи могут настроить фильтрацию входных данных модели, выходных данных и даже результатов инструментов, а также обрабатывать ошибки, завершать диалоги или исправлять сообщения при обнаружении нарушений, что повышает безопасность и надёжность AI-агентов. (Источник: Hacubu)
📚 ОБУЧЕНИЕ
Обучение с подкреплением для агентов LLM: практический опыт и вызовы: Участник Zhihu skydownacai поделился практическим опытом в области обучения с подкреплением для агентов LLM (Agentic RL), подчеркнув важность стабильности, среды, надёжности инструментов, дизайна вознаграждений и оценки. В статье отмечается, что в производственной среде стабильность превыше всего, поведение среды и инструментов критически важно для Agentic RL, и необходимо остерегаться мошенничества с вознаграждениями, вызванного оценкой LLM. (Источник: ZhihuFrontier)
NeurIPS 2025: Дискретные латентные коды для диффузионных моделей: На NeurIPS 2025 было представлено исследование по дискретным латентным кодам (DLCs), технологии, которая предоставляет дискретные представления для диффузионных моделей, достигая SOTA безусловной генерации (ImageNet FID 1.59) и композиционной генерации, а также может быть интегрирована с LLM. Это знаменует новый прорыв в способности диффузионных моделей к обучению представлений и генерации. (Источник: natolambert)
Фреймворк Agentic Context Engineering (ACE) обеспечивает самосовершенствование LLM: Agentic Context Engineering (ACE) — это фреймворк для самосовершенствования языковых моделей путём постоянного развития контекста, а не весов модели. Этот фреймворк улучшил производительность в агентских задачах на 10,6% и в финансовой сфере на 8,6%, одновременно значительно снизив задержку и стоимость, предоставляя новый путь для оптимизации эффективности и производительности LLM. (Источник: teortaxesTex)
Три столпа AI-математика: TheTuringPost подробно изложил три столпа построения AI-математика: система доказательств (Prover System) для генерации полных доказательств, база знаний (Knowledge Base) для отслеживания известных и недостающих знаний, а также система гипотез (Conjecture System) для постановки новых математических задач. Это предоставляет чёткую дорожную карту для будущего развития AI в области математических и научных открытий. (Источник: TheTuringPost)
Исследование Sakana AI “Машина непрерывной мысли”: Sakana AI представила на NeurIPS своё исследование “Continuous Thought Machine”, которое реализует расширение вычислений во время вывода (Test-time compute) через непрерывную динамику Neural ODE, а не Transformer. Это предлагает новые идеи для повышения эффективности вывода и масштабируемости AI-моделей. (Источник: hardmaru)
Основной доклад NeurIPS 2025 представляет исследование обучения с подкреплением EPO: Yejin Choi в своём основном докладе на NeurIPS 2025 представила исследование “EPO: Entropy-Regularized Policy Optimization”. Эта работа направлена на решение основной проблемы “каскадного сбоя исследования-эксплуатации” в средах с многораундовыми и разреженными вознаграждениями, достигнув повышения производительности до 152% в задачах ScienceWorld. (Источник: YejinChoinka)
Отчёт об исследовании двусторонней связи между кодом и выводом LLM: Новая исследовательская работа под названием “Code to Think, Think to Code” глубоко исследует двустороннюю связь между кодом и выводом LLM. В работе отмечается, что код улучшает вывод, предоставляя проверяемые пути выполнения и логическое разложение, в то время как вывод превращает простую генерацию кода в сложные агентские системы. (Источник: dair_ai)
Систематический обзор и вызовы корпоративных RAG-приложений: Систематический обзор литературы по корпоративным RAG (Retrieval-Augmented Generation) приложениям указывает, что, хотя системы RAG эффективны в контролируемых средах, при корпоративном развёртывании они по-прежнему сталкиваются с такими проблемами, как контроль галлюцинаций, конфиденциальность данных, задержка, адаптация к предметной области и измерение влияния на бизнес. В отчёте подчёркивается огромный разрыв между лабораторными прототипами и производственными системами. (Источник: omarsar0)
Архитектура BDH: вдохновлённая мозгом альтернатива Transformer: Исследование реализовало архитектуру BDH (Dragon Hatchling), вдохновлённую мозгом альтернативу Transformer, и применило её к задачам поиска пути. Эта архитектура, моделируя взаимодействия на разреженном графе между нейронами и используя Hebbian learning для обновления рабочей памяти на синапсах, демонстрирует уникальный внутренний вычислительный механизм. (Источник: Reddit r/MachineLearning)
💼 БИЗНЕС
Безопасность и управление в корпоративных стратегиях данных и AI: Отчёт MIT Technology Review Insights указывает, что организации сталкиваются с проблемами безопасности и управления данными и AI в своих AI-стратегиях. С увеличением развёртывания AI-возможностей, активное обнаружение угроз, внутренних угроз и уязвимостей цепочки поставок становится критически важным. Предприятиям необходимо переосмыслить свои стратегии безопасности и уделять приоритетное внимание функциональности и безопасности AI-инструментов. (Источник: MIT Technology Review)
Google сотрудничает с Replit, чтобы выйти на рынок AI-кодирования: Google и Replit подписали многолетнее соглашение о сотрудничестве, направленное на то, чтобы бросить вызов конкурентам, таким как Anthropic и Cursor, в области AI-кодирования. Это сотрудничество усилит возможности Replit в области AI-помощи в кодировании и может изменить рыночный ландшафт инструментов AI-программирования. (Источник: amasad)
AI-стартап-сцена в США: PhD заменяет MBA как “ключ к успеху”: AI-стартап-сцена в США переживает трансформацию: докторская степень (PhD) заменяет MBA как “ключ к успеху” для предпринимателей. Отчёт показывает, что основатели AI-компаний моложе и склонны к глубоким техническим знаниям, а не к бизнес-ориентации. Выпускники ведущих AI-лабораторий и обладатели олимпийских медалей возглавляют эту тенденцию, поскольку в эпоху AI “технология сама по себе является продуктом”. (Источник: 36氪)
🌟 СООБЩЕСТВО
Организационные вызовы крупномасштабного обучения AI: Социальные дискуссии показывают, что, хотя технические аспекты крупномасштабного обучения AI широко обсуждаются, гораздо меньше внимания уделяется тому, как правильно построить организационную структуру, поддерживающую такое обучение. Это отражает, что в развитии AI организационные и управленческие вызовы так же важны, как и технические. (Источник: TheZachMueller)
Обеспокоенность по поводу влияния AI на навыки кодирования: В социальных сетях выражается обеспокоенность по поводу влияния AI в области кодирования, включая то, что новички могут не научиться программировать по-настоящему, а навыки существующих инженеров могут деградировать. В обсуждении отмечается, что, хотя AI может решить большинство проблем, инженерам по-прежнему необходимо вкладывать время и усилия в глубокое понимание систем, чтобы справляться с будущими вызовами. (Источник: dilipkay)
Всеобщее недоверие к AI в западных странах: Andrew Ng отмечает, что отчёты Edelman и Pew Research показывают, что США и большая часть западного мира в Европе не доверяют AI и не испытывают к нему энтузиазма. В отличие от Китая, опасения западного населения по поводу AI могут серьёзно препятствовать его развитию. Он призывает AI-сообщество прекратить преувеличивать опасность AI и восстановить доверие общества. (Источник: ylecun)
Оценка AI и важность открытых исследований: Gabriel Synnaeve считает, что оценка AI основана на обещании совокупного роста производительности за счёт улучшений AI, а открытые исследования — лучший способ для постоянного совокупного улучшения AI. Это подчёркивает центральную роль открытой науки в продвижении AI-технологий и реализации их коммерческой ценности. (Источник: ylecun)
Анализ сегментации рынка AI API: Maxime Labonne считает, что аргумент о “коммодитизации AI” неверен, и рынок API разделяется на две категории: высококлассные модели (например, Claude) доминируют в программировании и высокорисковых задачах, где пользователи готовы платить больше за правильный код; дешёвые открытые модели доминируют в ролевых играх и творческих задачах, имея огромные объёмы продаж, но низкую прибыль. (Источник: maximelabonne)
Исследование Anthropic показывает, что сотрудники повсеместно скрывают использование AI: Исследование Anthropic выявило, что большинство сотрудников ежедневно используют AI, но 69% из них скрывают это на работе. Это отражает расхождения в принятии AI-инструментов внутри компаний, а также опасения сотрудников по поводу возможного негативного восприятия использования AI. (Источник: Reddit r/ClaudeAI)
AI-генерируемый “мусорный контент” “разрушает Reddit”: Статья Wired указывает, что AI-генерируемый контент “slop” “разрушает Reddit”. Модераторы и пользователи в популярных сабреддитах завалены огромным количеством низкокачественного AI-контента, что вызывает обеспокоенность по поводу влияния распространения AI-контента на качество онлайн-сообществ. (Источник: Reddit r/artificial)
Высокий процент возвратов AI-компаньонов-игрушек указывает на недостаточную мощь продукта: Рынок AI-компаньонов-игрушек переживает взрывной рост, но процент возвратов продукции достигает 30%. Основные причины — недостаточный уровень интеллекта продукта, отсутствие эмоциональных и запоминающих способностей, а также заблуждение разработчиков “создавать вещи, а не окружение”. Отрасль призывает производителей игрушек, разработчиков больших моделей и разработчиков объединить усилия, чтобы переосмыслить опыт, ориентируясь на сценарии, и совместить гуманитарное и техническое мышление, чтобы создать “тёплые” AI-игрушки. (Источник: 36氪)
Сложный опыт учителей с применением AI в классе: Учителя выражают смешанные чувства по поводу использования AI в классе, видя его потенциал для улучшения рабочих процессов, но также опасаясь негативного влияния на оценивание, справедливость, развитие критического мышления и профессиональную автономию учителей. Исследование призывает разработчиков политики AI прислушиваться к мнению учителей, предоставлять больше рекомендаций и поддержки, чтобы избежать превращения образования в “списочную” практику, ориентированную на технологии. (Источник: aihub.org)
Сбой Cloudflare влияет на AI-сервисы: Cloudflare снова столкнулся со сбоем, затронувшим несколько AI-сервисов, включая Claude и WorkOS. Это подчёркивает зависимость от критической инфраструктуры и риск того, что единичная точка отказа может вызвать цепную реакцию, влияющую на широкий спектр AI-приложений. (Источник: dzhng)
💡 ПРОЧЕЕ
AI генерирует произведения искусства в стиле фильмов Ghibli: Dotey поделился современными фирменными стилями, созданными с помощью AI в стиле фильмов Ghibli, демонстрируя потенциал AI в художественном творчестве и бренд-маркетинге. Это отражает способность AI применять определённые художественные стили к новому контенту. (Источник: dotey)
AI-детектор зрелости авокадо: Ronald_vanLoon продемонстрировал AI-детектор зрелости авокадо, способный точно определять степень зрелости авокадо. Это практическое AI-приложение, имеющее потенциальную ценность в контроле качества продуктов питания и сельском хозяйстве. (Источник: Ronald_vanLoon)
Медицинский прогресс в прогнозировании заболеваний по паттернам сна: В социальных сетях обсуждается медицинский прогресс в точном прогнозировании более 130 заболеваний по паттернам дыхания во сне. Хотя роль AI не указана явно, такой крупномасштабный анализ данных и прогнозирование обычно зависят от AI-технологий, что предвещает удивительные достижения в области медицины в ближайшее десятилетие. (Источник: iScienceLuvr)