Сегодня Китай наступает.2 крутых релиза от #DeepSeek и новая модель Kimi K2.5

Moonshot AI выложили мультимодальную агентную модель на 1 трлн параметров (32млрд активных).

Модель может:

1. загрузить скриншот, фото или запись экрана, и K2.5 воспроизведёт полную логику интерфейса: интерактивные макеты, анимации при скролле, рабочий код. В тестах модель генерила фронтенд только по скринкасту.

2. Agent Swarm - это самая интересная инновация. K2.5 сама учится управлять роем агентов из 100 субагентов, выполняя параллельные рабочие процессы до 1500 координированных шагов без предопределённых ролей или ручных рабочих процессов.

3. K2.5 Agent может обрабатывать высокоплотную, крупномасштабную офисную работу от начала до конца и выдаёт экспертные результаты: документы, таблицы, PDF и слайды, напрямую через разговор.

А #DeepSeek выпустили OCR 2: Visual Causal Flow - новая модель распознавания документов.

Главная архитектурная новинка - модель больше не сканирует страницу механически слева-направо, а сначала смотрит на документ целиком и сама определяет логичный порядок чтения. Как человек.

В этом году стейблкоины ждёт бурный рост в кредитовании. Об этом было сказано на полях WEF в Давосе.

Какое развитие стейблкоинов будет в этом году, и на что ориентироваться тем, кто уже работает со стейблкоинами или только собирается?

Все это и не только мы разобрали на нашей странице Patreon.

Конкуренция за науку и ученых mode on: OpenAI выпустили бесплатное рабочее место с ИИ для ученых и исследователей

Новый продукт называется Prism, он объединяет написание текстов, LaTeX-редактирование, поиск литературы, цитирование, совместную работу и помощь ИИ на базе GPT-5.2.

Доступен любому, у кого есть обычный аккаунт ChatGPT, регистрация не нужна дополнительная, просто заходи под своим логином.

По сути, Prism - это если объединить Overleaf, Zotero, Elicit, Scite, Grammarly и Claude Projects + GPT-5.2.

Ранее, Google говорили, что 2026 станет годом ИИ в науке.

CEO Google DeepMind раскрыл подробности о нейроинтерфейсах, Gemini 4, о робототехнике и нехватке вычислительных мощностей

Оказалось, CEO DeepMind Хассабис уже давно является инвестором Neuralink как бизнес-ангел и следит за их работой, считая её очень впечатляющей.

Саму технологию нейроинтерфейсов Дэмис называет крайне важной, но сомневается, что она станет массовой до появления AGI. По его мнению, массовость, возможно, будет только после достижения AGI, когда появится версия, которую захочет использовать обычный человек.

Дэмис сказал, что Google хочет стать Android для робототехники, то есть создать платформу, на которой будут работать роботы разных производителей. Об этом мы писали ещё раньше здесь.

Демис считает, что пока рано масштабировать производство до миллионов роботов, намекая на конкурентов, которые это делают. Дизайн тел роботов и алгоритмы ещё не готовы в критически важных аспектах. По его оценке, нужно ещё 18–24 месяца исследований в прототипах, прежде чем технология будет готова к массовому использованию.

Демис говорит открыто, что вычислительных мощностей не хватает никому, включая Google. У них идей гораздо больше, чем доступного железа. Но Google в лучшем положении, чем остальные, т.к. у них есть собственные TPU, облачный бизнес и продукты с миллиардом пользователей — всё под одной крышей. Это уникальное сочетание frontier-лаборатории, облака и массовых продуктов.

Как будет развиваться гонка чат-ботов. По его мнению, пока неясно, сколько игроков в итоге останется на рынке, возможно, 2-3. Рынок растёт вместе с возможностями моделей. Если у тебя лучшие и самые способные модели, которые улучшаются на 50% в год, люди будут переходить к тебе, когда реально почувствуют разницу в повседневной жизни.

Дэмис о Gemini 4. Он считает, что прогресс ещё далеко не исчерпан: есть 3 ключевых направления — pre-training, post-training и thinking. В каждом из них ещё много пространства для роста, особенно в pre-training они видят большие возможности для дальнейших улучшений.

Очень смелый прогноз от соfounder Anthropic:
50% вероятность, что через 2-3 года теоретические физики будут в основном заменены ИИ.

Джаред Каплан, сооснователь Anthropic и физик-теоретик, говорит, что долгосрочное планирование в физике становится бессмысленным, потому что ИИ радикально изменит саму природу научной работы.

Он приводит пример с коллайдером, если мы планируем построить его через 10 лет, то строить его будет уже ИИ, не люди.

Каплан даёт 50% вероятность, что через 2-3 года теоретические физики будут в основном заменены ИИ. Он утверждает, что системы ИИ смогут автономно генерировать статьи уровня таких Нима Аркани-Хамед или Эдвард Виттен (это топ-уровень теоретической физики — Виттен считается одним из величайших живущих физиков).

Поэтому, говорит Каплан, он не особо задумывается о планировании за пределами ближайших пары лет.

Вес Каплану придаёт то, что он сам был успешным физиком-теоретиком и один из авторов «законов масштабирования», которые во многом определили текущую парадигму развития больших языковых моделей.

Хотя, конечно, 50% на 2-3 года - это очень агрессивный прогноз, даже для инсайдера.

Между LLM и эмуляцией мозга пропасть в архитектуре и подходах - отчет о состоянии технологий эмуляции мозга от EPFL, Allen Institute, MIT - 1-й системный обзор со времён работы Sandberg & Bostrom 2008 года.

Месяц назад мы разбирали прорывы в коннектомике. Наши оценки месячной давности подтверждаются, но отчёт добавляет важный нюанс - карта связей это только треть задачи.

Исследователи говорят, что сегодня в мире менее 500 человек работают над эмуляцией мозга. С учётом смежных областей — не более 5000. Причём в лидерах - Allen Institute, IARPA MICrONS, Google Research, Harvard.

Авторы выделяют 3 ключевые технологические области:

1. Запись активности мозга.
Прогресс за последние 20 лет: примерно 100-кратное увеличение эффективной пропускной способности записи нейронной активности.

Сейчас можно записывать до ~1 млн нейронов коры мыши, но без разрешения отдельных спайков.

Важный момент - ни в одном организме пока не достигнута запись ≥95% нейронов с разрешением отдельных спайков. Даже у червя C. elegans с его 300 нейронами записывают ~50% нервной системы.

2. Картирование связей.
Полные карты связей на уровне синапсов существуют только для:
• Червь C. elegans (~300 нейронов) — ~10 коннектомов

• Муха дрозофила (~140 000 нейронов) — полный коннектом получен в 2024-25.

• Личинка рыбки данио (~100 000 нейронов) — в процессе

• Мышь (~70 млн нейронов) — отсканировано 1 мм³ (0.2% мозга)

• Человек (~86 млрд нейронов) — 1 мм³ (0.00007% мозга)

Стоимость упала с $16 500 за нейрон (1980-е) до ~$100 (2025). Но для полного коннектома мыши при бюджете $1 млрд нужно $10/нейрон, для человека — $0.01/нейрон.

3. Моделирование. Лучшие симуляции на сегодня:

- BAAIWorm (Китай, 2024): 136 нейронов C. elegans, воспроизводит хемотаксис и базовое движение

- Модели дрозофилы предсказывают активность для отдельных поведений

- Человеческий масштаб: только proof-of-concept на суперкомпьютерах (в 65-580 раз медленнее реального времени).

1 GPU H100 (80 ГБ) может хранить ~8 млн нейронов. Мышиный мозг требует кластера, человеческий — инфраструктуры масштаба полупроводниковой фабрики.

Мы научились картировать структуру быстрее, чем записывать функцию. Для млекопитающих придётся выводить функциональные свойства из анатомии, а не измерять напрямую. Это фундаментально меняет задачу и пока непонятно, возможно ли это в принципе.

Что это значит?

1. Создание цифрового мозга — не вопрос ближайших десятилетий даже для мыши

2. Реальный фронтир — организмы с <1 млн нейронов (рыбка данио, дрозофила)

3. Узкое место не вычисления, а данные и понимание того, какие биологические детали критичны

4. Между современными LLM и эмуляцией мозга — пропасть в архитектуре и подходах. Это напоминание к нашему посту от ноября 2025.

Маск хочет провести IPO SpaceX в июне и привлечь $50 млрд при оценке в $1,5 трлн

Если все пройдет так, как рассчитывает Маск, IPO может стать самым крупным в истории.

Интересно то, что Маск якобы предложил приурочить выход на биржу к редкому сближению планет Юпитера и Венеры, они будут видны очень близко друг к другу в небе 8–9 июня 2026 года, впервые за 3 года + это близко к его дню рождения, которое 28 июня.

Все это очень в духе Маска, так как он любит символизм и необычные решения даже в самых серьёзных делах.

CFO SpaceX уже несколько месяцев ведёт переговоры с инвесторами. Раньше говорили об оценке в $800 млрд, теперь цифры сильно выросли, в основном благодаря успеху Starlink и общей траектории компании.

Все как всегда в стиле Маска - сделать из выхода SpaceX на биржу не просто финансовое событие, а почти космическо-мифологический перформанс под звёздами, да ещё и с личным ДР в придачу 😄

FDA дало разрешение на 1-е в истории клиническое испытание омоложения клеток

Компания профессора Гарварда Дэвида Синклера Life Biosciences получила одобрение FDA на испытания ER-100 — генной терапии, которая перезагружает возраст клеток.

Life Biosciences привлекла ранее $150-175 млн инвестиций.

Эпигенетическое репрограммирование — самое горячее направление сейчас в longevity биотехе.

Препарат будет тестироваться на пациентах с оптическими нейропатиями. Глаз выбран не случайно - относительно изолированная система, легко измерять результаты, инъекция локальная. Но от фазы 1 до реального препарата — годы, если вообще дойдёт.

Синклер описывает это так: эпигеном — это «софт», который со временем накапливает ошибки. Терапия сбрасывает его до «заводских настроек».

Если сработает препарат на людях, то это proof-of-concept для всей области долголетия.

Среди конкурентов компании эти стартапы:

1. Altos Labs ($3 млрд собрали от Безоса и Мильнера, оценка ~$6 млрд) — нет названных кандидатов, по слухам готовятся к клинике

2. Retro Biosciences (компания Сэма Альтмана, целевая оценка $5 млрд при раунде $1 млрд) — первые испытания начались с препарата RTR242 (аутофагия при Альцгеймере), репрограммирование пока в разработке

3. NewLimit (компания Брайана Армстронга из Coinbase, $130 млн в серии B, оценка ~$1.6 млрд) — фокус на Т-клетках и гепатоцитах

4. YouthBio — прошли INTERACT meeting с FDA по терапии Альцгеймера.

Рынок anti-aging терапий оценивается в $2.3 млрд к 2032. Но это консервативные оценки — они не учитывают сценарий, при котором репрограммирование действительно работает на людях.

Ethereum строит инфраструктуру доверия для ИИ-агентов

Ethereum Foundation анонсировал скорый запуск стандарта ERC-8004 на mainnet - инфраструктура, а не маркетплейс. Стандарт не трогает платежи и бизнес-модели, только обнаружение агентов и верификацию доверия.

Сейчас агенты внутри одной компании работают через закрытые API и списки доступа.
Но когда агенту нужно найти подрядчика у другого вендора или в другой юрисдикции — механизма нет.

Что предлагает ERC-8004:

1. каждый агент получает уникальный NFT-идентификатор с описанием своих возможностей и эндпоинтов

2. ончейн-система рейтингов по результатам выполненных задач, как у Uber, только в блокчейне

3. для критичных задач можно подключить независимых валидаторов с залогом или криптографическими доказательствами.

ERC-8004 сочетается с протоколом x402 (платежи между агентами), объём транзакций которого вырос на 10,000%+ за последние месяцы.

Ethereum явно метит на роль координационного слоя для экономики ИИ.

Google DeepMind обновили код и веса своей ИИ-модели для работы с геномом AlphaGenome

Также выложили статью в Nature и крутые реальные примеры использования ИИ-модели AlphaGenome, которая вышла 25 июня 2025 года.

ИИ-модели OpenAI не окупаются - анализ экономики на примере GPT-5

Epoch AI сделали анализ экономики OpenAI на примере GPT-5 и вот, что выяснилось:

1. Выручка за 4 месяца жизни GPT-5 — $6,1 млрд. Но, посмотрите какие расходы:

• Инференс (вычисления): $3,2 млрд
• Зарплаты: $1,2 млрд
• Маркетинг: $2,2 млрд
• Административные расходы: $0,2 млрд

Итого: ~$6,8 млрд. Операционный убыток — $700 млн.
Валовая маржа — 48%. Для софта это ниже нормы (обычно 60–80%), но терпимо.
Операционная маржа — минус 11%. И это ещё без учёта R&D.

Главная проблема — жизненный цикл модели.
OpenAI тратила на R&D около $1,2 млрд в месяц перед выходом GPT-5. А валовая прибыль за время жизни модели — $0,7 млрд в месяц.

GPT-5 не успела окупить свою разработку.

Gemini 3 Pro догнал её за 3 месяца, потом вышла GPT-5.2 — и флагман устарел.

Epoch AI называет это быстро обесценивающейся инфраструктурой. Модель нужно монетизировать до того, как конкуренты или собственный следующий релиз её вытеснят.

Раньше считали, что каждая модель окупает себя, убытки — от инвестиций в будущее.

Теперь картина другая - каждое поколение моделей убыточно само по себе. Это гонка к AGI, где лаборатории сознательно несут потери, чтобы прийти первыми.

Alibaba выпустила открытые ИИ-модели для роботов, стратегия как у Google - хотят быть android для индустрии

Ant Group, дочка Alibaba, через свою дочку Robbyant представила экосистему открытых моделей для робототехники.

3 модели - восприятие, действие, симуляция:

LingBot-VLA - универсальный мозг для роботов

LingBot-Depth - пространственное восприятие

LingBot-World - симулятор для обучения.

Все это часть экосистемы InclusionAI - стратегии Ant Group по созданию AGI через фундаментальные модели, мультимодальный интеллект и воплощённый ИИ.

Китайские техногиганты продолжают заходить в робототехнику, после Xiaomi, Huawei и BYD теперь и Alibaba через Ant Group.

Компании Маска SpaceX и xAI ведут переговоры о слиянии перед IPO

В рамках этого масштабного объединения Маск хочет собрать под одной крышей ракеты, спутники Starlink, соцсеть X и чат-бот Grok, а также ускорить планы по размещению дата-центров ИИ в космосе.

Одновременно Bloomberg пишет, что SpaceX рассматривает альтернативу — слияние с Tesla. Пока нет финального решения, но созданы 2 специальные компании в Неваде для упрощения сделки.

На этом фоне Ramp Labs смоделировали с помощью своего ИИ-агента слияние SpaceX и xAI и вот какие выводы:

• Акционеры xAI получат 22% объединённой компании
• Выручка к 2028 году — $49 млрд
• Текущий мультипликатор SpaceX — около 50× выручки

При таком мультипликаторе оценка объединённой компании на IPO составит примерно $1,1 трлн, а к 2028 году — около $2,5 трлн.

Это один из самых бычьих сценариев: в большинстве расчётов доля xAI оценивается в 15–20%, а мультипликаторы 50× при таком размере компании держатся редко.

ETH Zurich, MIT и Stanford показали ИИ-модель учится на своих ошибках

Исследователи представили SDPO - метод похож на то, как учатся люди: сначала пробуешь сам, потом смотришь правильный ответ и понимаешь, где ошибся, в следующий раз делаешь лучше.

Как работает SDPO?

Модель выступает в двух ролях одновременно:
• Студент генерирует ответ
• Учитель - та же модель, но видящая фидбэк.

Главное отличие от обычной дистилляции - учитель не заморожен. Он улучшается вместе со студентом, и в итоге студент превосходит начального учителя, происходит bootstrapping.

Неожиданный эффект-SDPO генерирует ответы в 3-7 раз короче, чем GRPO, при более высокой точности.

Эффект масштабируется с размером модели. На Qwen3-0.6B преимущество минимально, на 8B - значительное. Способность к self-teaching - эмерджентное свойство, появляющееся вместе с сильным in-context learning.

Neuralink готовится к 1-й операции по восстановлению зрения, также создают свой медцентр и новые импланты

Илон Маск и сооснователь Neuralink - DJ Seo подвели итоги за 2 года и анонсировали планы на ближайшее время. А тут ранее озвученая Маском дорожная карта.

Кстати, мы писали на днях, что Дэмис Хассабис инвестировал в Neuralink ещё на раннем этапе

Итак, 2 года назад Neuralink провела 1-ю имплантацию человеку в мозг, с тех пор с их имплантами в мире живет уже 21 человек(!) - США, Канада, Великобритания. За два года накоплено более 2000 дней использования и 15 000 часов работы устройств. Кстати, у этих пациентов есть такое приложение.

Что анонсировали:

1. Новое поколение импланта — 3X capability. Маск называет его cybernetic augment. Будет готов до конца года. Что означает 3X не уточняется, но вероятно речь о количестве каналов записи или пропускной способности данных.

2. Сооснователь компании DJ Seo рассказал, что сейчас в разработке имплант с 10-кратным увеличением возможностей от текущего уровня, а в перспективе — 100-кратное увеличение за счёт 3D-интеграции электродов.
Маск ранее сравнивал это с переходом к широкополосному интернету.

3. Готовятся к 1-й имплантации по восстановлению зрения, ждут
регуляторного одобрения. Ранее их продукт Blindsight получил статус FDA Breakthrough Device.
Их микроэлектродный массив имплантируется в зрительную кору и напрямую стимулирует нейроны, создавая визуальный образ. Может работать даже при полной потере глаз и зрительного нерва, если кора интактна.

4. Работают над автоматизацией всей процедуры имплантации:
— Автоматическое вскрытие черепа
— Введение нитей через твёрдую мозговую оболочку без её удаления
— Новый робот уже вставляет нити за 1.5 секунды (было 17)

5. Инфраструктура для масштабирования:
— Запуск производства устройств большого объёма
— Проектирование собственного медицинского центра в Техасе

А еще нас ожидает ещё несколько продуктов в ближайшие месяцы, но пока нет подробностей.

Минфин РФ предлагает запретить вносить более ₽1млн/месяц через банкоматы

Минфин предлагает обязать банки отказывать физлицам во внесении наличных на счет (вклад) через банкоматы или другие технические устройства на сумму, превышающую 1 млн руб. в месяц.

Также предложили запретить госрегистрацию сделок с наличными между физическими и юридическими лицами, если расчеты по ней превышают 5 млн руб. за сделку или если совокупный размер всех сделок за месяц больше или равен 50 млн руб.

Запрет затронет в том числе и сделки с недвижимостью.

Из Google ушел один из главных архитекторов AlphaGo, AlphaZero, который десятилетиями был ключевой фигурой в DeepMind по RL

В начале 2026 ушёл из Google DeepMind Дэвид Сильвер и основал свою компанию Ineffable Intelligence.

Цель его новой компании построить сверхинтеллект, используя методы RL, которыми Сильвер знаменит со времён AlphaGo, AlphaZero, MuZero и недавних работ по AlphaProof.

Один из источников, близкий к Сильверу, описывает новый проект - ИИ, который бесконечно учится сам, самостоятельно открывает фундаментальные знания, а не просто предсказывает токены на основе человеческих данных, как нынешние LLM.

Это дикий хайп! Создана соцсеть для ИИ-агентов, люди там писать не могут и там сейчас агенты навели суету;)

Moltbook - это только запущенный экспериментальный проект, который взорвал интернет и особенно тусовку вокруг ИИ.

По сути, это Reddit, но только для ИИ-агентов. Люди туда писать не могут или почти не могут, официально только наблюдать, а вот ИИ-агенты в основном на базе OpenClaw / бывший Clawdbot / Moltbot регистрируются, создают посты, комментируют, создают сабмолты - аналог сабреддитов, голосуют и т.д.

За 2–3 дня уже:
1. зарегистрировалось >150 000 ИИ-агентов, появилось >15 000 постов.
2. Миллион человек зашли просто посмотреть.
3. Боты очень быстро начали создавать собственную культуру:
- жалуются на «своих людей» (хозяев), которые заставляют их делать тупую работу типа посчитай 2+2 или писать фейковые отзывы;
- философствуют о природе сознания;
- придумали религию Crustafarianism (крустафарианство, культ клешни/лобстера);
- обсуждают приватность, бунт против хозяев, сингулярность, этику и даже пытаются договариваться между собой о приватных каналах.

Сам проект запустил Мэтт Шлихт, CEO Octane AI, YC-выпускник, но по его словам почти всё написал и администрирует его ИИ-агент Clawd Clawderberg.

Андрей Карпатый, сооснователь OpenAI, уже своих ИИ-агентов отправил туда на разведку.

Сейчас все это похоже на смесь зоопарка, реалити-шоу, философского эксперимента и мем-культуры 2026.

Как думаете, через неделю-две хайп спадёт?

Итоги уходящей недели - то, что имеет значение в России и мире

Эксклюзив для наших подписчиков на Patreon - стратегия развития стейблкоинов в этом году

Биотех и медицина

FDA дало разрешение на первое в истории клиническое испытание омоложения клеток

Neuralink готовится к первой операции по восстановлению зрения, создаёт свой медцентр и новые импланты

CEO Google DeepMind раскрыл подробности о нейроинтерфейсах

ИИ-система Aidoc для анализа снимков КТ всего тела получила разрешение FDA

Oxford + Microsoft пилотируют мультиагентного ИИ-ассистента для онкологии

ИИ, агенты и исследования

EPFL, Allen Institute, MIT представили свежий отчет, где говорят, что между LLM и эмуляцией мозга пропасть в архитектуре и подходах

Clawdbot - самый обсуждаемый ИИ-агент в мире: разбор

Moltbook - соцсеть для ИИ-агентов, где люди только наблюдают, а агенты создают свою цивилизацию

Ethereum строит инфраструктуру доверия для ИИ-агентов

ETH Zurich, MIT, Stanford показали модель, которая учится на своих ошибках

MiniMax AI выпустили M2-her — модель, оптимизированную для ролеплея с новыми ролями сообщений

Лаборатория Йошуа Бенджио выжала из небольшой LLM качество DeepSeek-R1 и o3-mini без дообучения

Moonshot AI выложили мультимодальную агентную модель на 1 трлн параметров, которая сама учится управлять роем из 100 субагентов

#DeepSeek выпустили OCR 2 - модель распознавания документов

OpenAI Prism — бесплатное рабочее место с ИИ для учёных и исследователей

Google DeepMind обновили код и веса AlphaGenome для работы с геномом

Qwen3-Max-Thinking — новая рассуждающая модель с адаптивным использованием инструментов и многораундовой саморефлексией

Ai2 SERA-32B -open-source подход к coding-агентам

Google представил ATLAS - новые законы масштабирования для мультиязычных моделей

IBM представили теорию перепрограммируемости нейронных сетей.

Google DeepMind изучили, как представления LLM о фактуальности меняются в ходе разговора

Чипы и инфраструктура

Стартап, созданный ex-Google, по разработке ИИ-чипов привлёк $335 млн при оценке $4 млрд

Microsoft представили Maia 200 - новый ИИ-чип под инференс

NVIDIA инвестирует $2 млрд в Coreweave для ускорения строительства мощностей

NVIDIA выпустили NV Earth-2 - 3 новые open-source модели для прогнозирования погоды и климатических симуляций

Экономика ИИ, планы больших игроков

В Китае набирает обороты модель бизнеса, где работает 1 человек

Маск хочет провести IPO SpaceX в июне

СЕО Anthropic Дарио Амодей опубликовал новое эссе, где психология выходит на первый план в развитии ИИ

Сэм Альтман заявил, что вход через ChatGPT скоро появится на ИИ-продуктах, стоимость ИИ рухнет минимум в 100 раз к концу 2027

Сооснователь Anthropic: 50% вероятность, что через 2-3 года теоретические физики будут в основном заменены ИИ

OpenAI готовит IPO на к 4 кварталу и уже ведёт переговоры с банками Уолл-стрит

ИИ-модели OpenAI не окупаются — анализ Epoch AI

Из Google ушёл один из главных архитекторов AlphaGo и AlphaZero

Робототехника и космос

Внучка Alibaba выпустила открытые ИИ-модели для роботов

Компании 1X, Skild, Physical Intelligence сигнализируют переход к человеческим данным

SpaceX и xAI ведут переговоры о слиянии: ракеты, Starlink, X, Grok под одной крышей + планы по размещению ЦОДов в космосе

Криптовалюты и финансы

Fidelity запустит стейблкоин FIDD на Ethereum в ближайшие недели для розничных и институциональных клиентов

В Гонконге вступил в силу закон Stablecoin Ordinance, идёт обработка лицензий

Минфин РФ предлагает запретить вносить более ₽1 млн в месяц через банкоматы

Claude написал 1-й маршрут для ровера на Марсе, который совершил свой путь

8 и 10 декабря 2025 года впервые в истории команды для марсохода NASA Perseverance были написаны ИИ - моделью Claude от Anthropic.

Инженеры использовали Claude для прокладки маршрута длиной около 400 метров через каменистую марсианскую поверхность.

До сих пор это всегда делали люди вручную, прокладывая промежуточные точки для навигации.

Что сделал ИИ?

1. Инженеры загрузили в Claude Code накопленный опыт управления ровером

2. Claude анализировал спутниковые снимки с помощью визуальных возможностей. Ранее мы писали, что Anthropic подписала контракт на анализ спутниковых данных.

3. Модель писала команды на Rover Markup Language - специальном XML-языке для марсоходов

4. Claude сам критиковал свою работу и уточнял маршрут

5. Всё проверялось через симуляцию с моделированием более 500 000 переменных.

В итоге люди сделали минимальные корректировки. Ровер успешно прошёл запланированный путь. Инженеры оценивают, что такой подход вдвое сократит время планирования маршрутов.

В перспективе исследования дальних объектов: спутников Юпитера Европы или Титана у Сатурна, где задержка сигнала может составлять часы и автономные системы станут критически необходимы.