Сервис развивается: тестируем формат, собираем идеи, улучшаем сервис. Есть идеи?

Написать
Войти
По 34 материалам из 12 источников
Стилизованный робот-философ работает за терминалом в неоновой среде

Новая эпоха Anthropic: запуск моделей класса Mythos и запуск Claude Fable 5

ЛонгридLLMНейросетиClaudeAnthropic

Anthropic представила семейство моделей Mythos и выпустила Claude Fable 5 — сверхмощную нейросеть с контекстом в 1 миллион токенов, превосходящую Opus по скорости кодинга и рассуждений. Новая архитектура обещает прорыв в автоматизации ИТ-задач, однако её высокая стоимость и закрытый доступ к Mythos 5 вызвали споры.

Технологическая схема локальной ОС ИИ-агентов Hermes с узлами Ollama и мессенджеров

Открытая ОС для ИИ-агентов: как настроить и запустить Hermes Agent OS локально

ЛонгридИИ-агентыOpen SourceHermesOllama

Проект Nous Research представил крупное обновление Hermes Desktop — полноценной агентной ОС, которая работает локально с помощью Ollama. ОС поддерживает замкнутый цикл обучения, сохраняет контекст между сессиями на протяжении месяцев и позволяет запускать параллельные цепочки суб-агентов для решения сложных задач.

Неоновые строки кода вращаются внутри песочных часов как агентный цикл

Агентные циклы (Agentic Loops): почему полная автономия ИИ сжигает бюджеты и как это исправить

ЛонгридИИ-агентыРазработкаGreptileАгентные циклы

Полная автономия ИИ-агентов без контроля человека часто ведет к перерасходу токенов и ошибкам в коде. Гибридный подход Human-in-the-loop и специализированные циклы оценки, такие как связка Cursor и сервиса Greptile для автоматического код-ревью, позволяют добиться предсказуемой и высокой эффективности в разработке.

Светящаяся папка навыка с файлами инструкций, оценок и памяти

Руководство: как настроить самообучающиеся навыки (AI Skills) в Claude Code

ЛонгридОбучениеРазработкаClaude CodeНавыки ИИ

Создание самообучающихся ИИ-навыков для Claude Code позволяет автоматизировать сложные рабочие процессы. Пошаговое руководство описывает архитектуру из пяти шагов: от структурирования правил и базы примеров до запуска изолированного агента-оценщика (evals.md) и ведения журнала долгосрочной памяти (memory.md).

NotebookLM превратился в автономного ИИ-аналитика с Gemini 3.5

КраткоИИАвтоматизацияNotebookLMGemini

Google обновила сервис NotebookLM, интегрировав модель Gemini 3.5 и облачную среду для запуска кода. Теперь ИИ может самостоятельно писать скрипты для анализа данных, искать информацию во внешнем веб-поиске и экспортировать результаты в форматы PDF, Excel, Markdown или готовые слайды.

OpenAI интегрирует Codex в ChatGPT и запускает мгновенное построение графиков

КраткоИИЭффективностьChatGPTCodex

OpenAI планирует интегрировать ИИ-агента Codex в десктопное приложение ChatGPT для автоматизации задач и работы с файлами. Одновременно с этим в ChatGPT запущена функция визуализации данных, позволяющая пользователям мгновенно строить интерактивные графики с помощью текстовых запросов без использования Excel.

Higgsfield запускает Supercomputer для автоматического создания вирусных видеороликов

КраткоМаркетингКонтентHiggsfieldГенерация видео

Higgsfield представила платформу Supercomputer для автоматического создания маркетинговых видео. Система объединяет доступ к передовым ИИ-моделям в едином пространстве и позволяет генерировать горизонтальные и вертикальные ролики с виртуальными актёрами, копируя интонации и структуру удержания внимания референса.

Сборка нативного iOS-приложения в один промпт с помощью React Native и Expo

КраткоРазработкаАвтоматизацияReact NativeExpo

Разработчики продемонстрировали связку React Native, Expo и ИИ-кодера Codex для быстрой сборки мобильных приложений. На примере дыхательного тренажёра показана генерация работающего прототипа по промпту, его запуск в iOS-симуляторе на Mac и основные этапы подготовки к публикации в App Store.

Google выпустила открытую 26B-модель DiffusionGemma на базе диффузионного подхода

КраткоOpen SourceLLMDiffusionGemmaДиффузионные модели

Google представила открытую модель DiffusionGemma-26B (Apache 2.0), заменяющую последовательную авторегрессию диффузионным подходом. Модель пошагово убирает «шум» со всей строки, что позволяет ей выдавать более 500 токенов в секунду, редактировать код и легко исправлять ошибки прямо в процессе генерации.