✔️ Apple отправила инженеров Siri на обучение ИИ-кодингу

Пытаясь преодолеть многолетнее технологическое отставание, компания запустила программу переобучения для почти 200 сотрудников. Инженеры на практике освоят Claude Code и Codex.

После курсов структура команды поменяется: ядро разработки сформируют из 60 специалистов, ещё 60 человек переведут на мониторинг и безопасность продукта. Эти изменения завершают реорганизацию начала 2025 года - подразделение уже перешло под контроль старшего вице-президента по разработке ПО Крейга Федериги, а бывший глава ИИ-направления Джон Джаннандреа покидает Apple на этой неделе.

Цель переобучения - релиз обновлённой Siri на летней конференции WWDC.
theinformation.com

✔️ Windsurf добавила в редактор центр управления агентами и облачного ИИ-инженера

Cognition выпустила крупное обновление IDE, смещающее акцент с написания кода на управление роем ИИ-агентов. Центральный элемент релиза - Agent Command Center, который собирает все запущенные агенты (локальные и облачные) на единой Kanban-доске с группировкой по статусу.

Задачи организуются через Spaces: пространство объединяет сессии агентов, пул-реквесты, файлы и контекст проекта. Например, в одном Space локальная сессия прототипирует UI, а две облачных правят API и пишут тесты. Новые сессии наследуют накопленный контекст.

Вторая часть релиза - автономный облачный агент Devin с собственной виртуальной машиной и браузером. Он ведёт задачи от отладки до деплоя и продолжает работать после выключения компьютера. Готовый PR можно отревьюить в Windsurf или передать локальному агенту на доработку. Devin включён во все тарифы, доступ разворачивается постепенно.
windsurf.com

✔️ В Gemini CLI появилась поддержка субагентов

Google добавил в утилиту систему специализированных ИИ-ассистентов: основной агент работает как координатор и делегирует ресурсоёмкие или рутинные задачи субагентам. Каждый из них работает в собственном окне контекста, использует индивидуальные системные инструкции и выделенный набор инструментов, включая серверы MCP.

Многоэтапные операции выполняются автономно, а в главный чат возвращается только итоговый результат. Для ускорения субагенты могут запускаться параллельно.

Из коробки доступны 3 базовых ассистента: универсального профиля, специалиста по анализу кодовой базы и эксперта по документации самой утилиты. Можно создавать кастомных агентов через Markdown-файлы с YAML-заголовками - конфигурации сохраняются локально или добавляются в репозиторий проекта для всей команды.
googleblog.com

✔️ Alibaba анонсировала модель генерации 3D-миров в реальном времени

Китайский ИТ-гигант представил модель Happy Oyster, способную создавать физически достоверные трёхмерные пространства и интерактивные видео, работая непрерывно и на лету реагируя на новые инструкции.

Инструмент поддерживает два формата. «Режиссура» создает связный мир длительностью до 3 минут в 720p, позволяя менять ракурсы камер или действия персонажей через текст, голос или картинки. «Wandering» создает локацию, которую можно бесконечно расширять и исследовать от первого лица.

Доступ предоставляется через лист ожидания на сайте проекта.
happyoyster.cn

✔️ Adobe представила ИИ-ассистента Firefly

Платформа Firefly пополнилась ИИ-агентом, который объединяет инструменты Creative Cloud в едином диалоговом интерфейсе. Достаточно описать результат текстом и ассистент сам выстроит и выполнит цепочку задач в Photoshop, Premiere, Illustrator и других программах. Агент обучается на предпочтениях автора и учитывает контекст текущих файлов.

Параллельно обновился видеоредактор: добавлены инструменты очистки звука, цветокоррекции и прямая интеграция с Adobe Stock. Для изображений появились функция генерации визуальных вариаций и инструмент ИИ-разметки кистью.

Также добавили модели Kling 3.0 - общий парк теперь превышает 30 моделей от разных поставщиков. Публичное бета-тестирование ассистента начнётся в ближайшие недели.
adobe.com

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

📌 EvoMap обвинила Hermes Agent в копировании архитектуры.

Команда EvoMap, разрабатывающая эволюционный движок для ИИ-агентов Evolver, опубликовала детальное техническое сравнение, в котором обвинила проект Hermes Agent от Nous Research в систематическом заимствовании архитектурных решений без указания источника.

Разрыв в популярности между проектами значителен: 88 тысяч звёзд на GitHub у Hermes Agent против 2 тысяч у Evolver.

В списке перечислены более 10 совпадений на уровне модулей: трёхуровневая система памяти с идентичным распределением ролей между слоями, замкнутый цикл автоматического извлечения переиспользуемого опыта, механизм периодической рефлексии, динамическое обнаружение и подгрузка навыков, десятишаговая оркестрация эволюционного цикла и ряд инженерных паттернов.

Хронология, на которую опирается EvoMap: ключевой протокол GEP был раскрыт с 1 по 16 февраля в 136 релизах, а система навыков Hermes появилась лишь 12 марта.

Аргументация EvoMap строится на вероятностной логике: каждое совпадение по отдельности объяснимо независимой конвергенцией - трёхуровневая память и извлечение опыта активно обсуждаются в сообществе ИИ-агентов, но их совокупность, по мнению авторов, выходит за рамки случайности.

При этом EvoMap признает:

🟢репозиторий Hermes Agent создан в июле 2025 года, на полгода раньше Evolver; эволюционный модуль Hermes построен на фреймворке GEPA;
🟢стандарт Agent Skills предшествует обоим проектам;
🟢код написан на разных языках - JavaScript и Python

Основатель Nous Research в ответ на претензии написал, что никогда не слышал ни о проекте, ни о его авторах, назвал сравнительный анализ «полной чушью», а позднее посоветовал EvoMap удалить свой аккаунт. На технические аргументы Nous Research не отвечала.

Вслед за этим EvoMap выпустила открытое письмо, объявив о смене лицензии Evolver с MIT на GPL-3.0 и переходе к выпуску ключевых модулей в обфусцированном виде. Команда также признаёт, что судебное разбирательство с Nous Research ей не по силам.

Главный тезис письма выходит за рамки конкретного спора: способен ли институт открытых лицензий работать, когда ИИ сводит стоимость воспроизведения кодовой логики почти к нулю?

При этом позиция EvoMap упирается в тупик: GPL-3.0 обязывает раскрывать код производных продуктов, но без текстуального пересечения полезность лицензии не срабатывают. Обфускация же блокирует вклад сообщества и противоречит самому принципу открытого кода.

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

✔️ DeepSeek впервые привлекает внешние инвестиции

Китайский ИИ-стартап, до сих пор существовавший на деньги хедж-фонда High-Flyer, впервые ведёт переговоры о внешнем финансировании. DeepSeek рассчитывает привлечь минимум $300 млн, что выведет ее оценку за пределы $10 млрд. Раньше компания отказывала китайским VC, но теперь деньги нужны для закупки вычислений - обучение моделей дорожает быстрее, чем High-Flyer может финансировать.

Параллельно стартап теряет инженеров. Один из авторов архитектуры V3 ушёл возглавить ИИ-направление в Xiaomi, исследователя Го Дая переманила ByteDance.

С инфраструктурой тоже напряжённо. В апреле 2026 DeepSeek пережил 7-часовой сбой, который затронул 355 млн пользователей. Чтобы снизить зависимость от сторонних облаков, компания планирует строить собственный дата-центр во Внутренней Монголии.
theinformation.com

✔️ OpenAI выпустила первую модель в новой серии Life Sciences

GPT-Rosalind, названная в честь биофизика Розалинд Франклин, создана для ускорения разработки лекарств на ранних этапах поиска, улучшения выбора биологических мишеней и планирования экспериментов.

Модель уже показала лучший результат на биологических бенчмарках BixBench и в закрытых тестах по прогнозированию функций РНК-последовательностей, где модель превзошла 95% исторических результатов экспертов-людей.

Вместе с релизом OpenAI выложила на GitHub плагин Codex Life Sciences Research. Инструмент предоставляет доступ к более чем 50 базам данных и биологическим утилитам, причем его можно использовать в связке с любыми моделями общего назначения. Модель доступна в режиме preview участникам Trusted Access Program - корпоративным клиентам в США.
openai.com

✔️ Anthropic исправила баг учёта лимитов в Opus 4.7

Anthropic устранила ошибку, из-за которой 5-часовые и недельные квоты в Opus 4.7 списывались быстрее, чем должны, особенно при длинных промптах. Баг существовал ещё в Opus 4.6, но в новой модели стал заметнее: Opus 4.7 перешёл на новый токенизатор, который тратит до 1,35× токенов на тот же текст. Вкупе с ошибкой биллинга лимиты сгорали почти мгновенно.

В качестве компенсации Anthropic обнулила счётчики использования всем подписчикам. Но обрадовало это не всех. Недельная квота считается по индивидуальному 7-дневному окну, поэтому сброс был выгоден только тем, кто уже упёрся в потолок. Разработчики, которые берегли токены на сложные задачи к концу недели, из-за компенсации лишились накопленного запаса.
ClaudeDevs в сети Х

✔️ Google показал фреймворк генерации синтетических датасетов Simula

Google Research опубликовал в TMLR работу о фреймворке для генерации синтетических датасетов, который проектирует датасет целиком, с независимым управлением охватом, сложностью и качеством, а не наращивает примеры по одному.

Simula работает без seed-данных: ризонинг-модель сама разворачивает домен в иерархическую таксономию, из каждого узла генерирует разные формулировки сценария. Часть промптов дополнительно усложняется, а корректность ответов проверяют 2 независимых критика, чтобы снизить сикофантию.

Внутри Google Simula уже используется для обучения ShieldGemma, FunctionGemma, MedGemma, классификаторов Gemini, а также фильтров мошеннических звонков и спама в Android.
research.google

✔️ Из OpenAI одновременно ушли 2 топовых сотрудника

Об отставке объявили Билл Пиблз и Кевин Вейл. Пиблз руководил созданием видеомодели Sora: он стоял у истоков проекта, когда команда состояла всего из двух человек, и принимал непосредственное участие в развитии продукта вплоть до релиза Sora 2.

Кевин Вейл, ранее занимавший пост директора по продукту, в октябре 2025 года перешел в исследовательский блок, где с нуля запустил направление OpenAI for Science. Из-за его ухода профильный научный отдел решено расформировать, а инженеров и исследователей распределят по другим командам.

В своем прощальном письме Вейл понадеялся, что ускорение научных открытий станет одним из главных и самых позитивных результатов на пути человечества к созданию AGI.
Kevin Weil и Bill Peebles в сети Х

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

📌 The Nation связывает сокращение научного финансирования в США с ростом ИИ-платформ

Издание The Nation опубликовало материал о связи между сокращением государственного финансирования науки в США и быстрым ростом индустрии, где исследователи с докторскими степенями выполняют задачи для обучения ИИ-моделей за почасовую плату.

По данным Американской ассоциации содействия развитию науки, предложенный бюджет на 2026 финансовый год предусматривал сокращение финансирования Национальных институтов здравоохранения на 40%, Национального научного фонда - на 57%, NASA - на 24%.

Конгресс частично откатил эти меры, однако, по данным журнала Science, за последний год федеральную службу покинули более 10 тыс. сотрудников с PhD в STEM-дисциплинах.

Университетские лаборатории, как сообщает The Atlantic, увольняли сотрудников и сворачивали исследования.

The Nation связывают эту политику с венчурными инвесторами, близкими к Белому дому, прежде всего с Питером Тилем и Марком Андриссеном.

В утечке переписки, опубликованной The Washington Post в 2025 году, Андриссен призвал подвергнуть Национальный научный фонд «бюрократической смертной казни».

Сами Тиль и Андриссен публично обосновывают свою позицию тем, что академическая наука, по их мнению, стала забюрократизированной и утратила продуктивность.

Тиль в интервью Hoover Institution утверждал, что число PhD за столетие выросло в 100 раз, тогда как темп научного прогресса почти не изменился

Одновременно растёт рынок платформ, нанимающих учёных для подготовки данных и проверки ответов ИИ-моделей.

По словам всех опрошенных изданием исследователей, именно урезание федерального финансирования сделало для них почти недоступными позиции в академии: закрывались постдокторские ставки, исчезали летние стипендии, сворачивались гранты.

Обучение ИИ-моделей, в свою очередь, требует специалистов, способных составлять сложные задачи и проверять ответы на уровне эксперта с докторской степенью - и освободившийся в результате бюджетных сокращений пул кандидатов оказался удобным ресурсом для ИИ-платформ.

Реклама занятости в этих сервисов во многом повторяет приёмы Uber и Lyft: упор на гибкость, удалённый режим и «свободу»: в роликах учёные гуляют по лесу, читают в гамаках, а закадровый голос объясняет, что подработка позволяет «оставаться в профессии».

В реальности, опрошенные The Nation исследователи высказывают претензии к условиям работы у техно-гигантов. Объявленные ставки (от 30 до 90 долларов в час) на практике часто оказываются ниже из-за неоплачиваемого времени, лимитов на сложные задачи и отказа оплачивать неполные или неверные решения.

@ai_machinelearning_big_data

⚡️ OpenAI обновила Agents SDK

Вышло крупное обновление Agents SDK и главное изменение в том, что агенты теперь могут читать и записывать файлы, устанавливать зависимости, запускать код и обращаться к внешним инструментам, а не ограничиваться диалогом с пользователем.

В обновлённый исполнительный каркас добавлены настраиваемая память, оркестрация с учётом песочниц и встроенные инструменты работы с файловой системой. Эти возможности ранее были характерны для Codex.

Помимо этого, SDK поддерживает вызов инструментов через MCP, пользовательские инструкции AGENTS.md и прогрессивные объявления возможностей Skills.

Из коробки SDK работает с 7 провайдерами песочниц: Blaxel, Cloudflare, Daytona, E2B, Modal, Runloop и Vercel. Есть возможность подключить и собственную инфраструктуру.

Новая абстракция Manifest описывает рабочее пространство агента единообразно - позволяет монтировать локальные файлы, задавать каталоги вывода и подключаться к облачным хранилищам AWS S3, Google Cloud Storage, Azure Blob Storage и Cloudflare R2.

По заявлению компании, одна и та же конфигурация работает и при локальной разработке, и при развёртывании в рабочей среде.

Архитектурно SDK отделяет логику управления агентом от среды, в которой выполняется его код, в результате чего:

🟢учётные данные не попадают в среду исполнения сгенерированного моделью кода, что снижает риски промпт-инъекций и утечек данных;

🟢вынесенное состояние агента позволяет делать снимки и восстанавливать работу при сбое контейнера песочницы;

🟢несколько субагентов могут выполнять задачи параллельно в разных контейнерах.

Обновление доступно всем пользователям API и тарифицируется по стандартной схеме - за токены и вызовы инструментов.

Пока поддерживается только Python. Выпуск TypeScript-версии, по словам OpenAI, запланирован на более поздний срок.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

✔️ ElevenLabs анонсировала локальное развертывание моделей.

Платформа открыла ранний доступ к 2 вариантам деплоя:

🟢On-Premise - для стандартных серверов с GPU,

🟢On-Device - для edge-устройств и систем с поддержкой NPU, ARM-чипов и бюджетных видеокарт.

Обе версии работают с более чем 30 языками. Инференс и обработка аудио будут выполнятся целиком внутри инфраструктуры клиента.

Лицензионная валидация и телеметрия опциональны вплоть до полностью изолированных контуров.

Обещают доступность тонкой настройки под конкретные языки и диалекты. Обновления в этих вариантах развертывания будут поставляться по контролируемому графику.

Пока открыта запись в лист ожидания, срок запуска - без даты, но указано что в первой половине 2026 года.

Тарификация индивидуальная: лицензия плюс оплата по использование.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml