🗞️ В статье Google DeepMind “Intelligent AI Delegation” есть хороший разбор того, как правильно отдавать задачи AI.

Речь не о том, чтобы просто написать модели «сделай это» и надеяться на удачу.

Авторы предлагают смотреть на делегирование как на цепочку решений:

стоит ли вообще отдавать задачу AI, как её объяснить, какой уровень полномочий дать и как потом проверить результат.

Сейчас многие системы держатся на жёстких правилах, которые ломаются при неожиданных сбоях. Исследователи предлагают более гибкий подход: динамический рынок, где агенты могут «торговаться» за задачи через smart contracts.

Чтобы это работало безопасно, нужны строгий мониторинг и криптографические доказательства: система должна подтверждать корректность работы, не раскрывая приватные данные.

Вместо простых рейтингов агенты смогут использовать проверяемые цифровые сертификаты, которые показывают их реальные навыки.


Делегирование должно быть живым процессом- полномочия и ответственность могут меняться по ходу работы. Если ситуация изменилась или агент ошибся, система должна не разваливаться, а уметь передать задачу дальше, откатиться или включить запасной сценарий.

Отдельно важна тема доверия.

Фреймворк оценивает сложность задачи и прошлые результаты агента. Это помогает избежать двух ошибок:

* over-delegating - когда AI дают задачу, к которой он ещё не готов
* under-delegating, когда человек делает всё сам, хотя AI мог спокойно справиться

Результат тоже нельзя принимать на веру.

Система должна проверять ответ, учитывать уверенность агента и заранее иметь план, если он ошибётся. Для реальных рабочих процессов это критично: одна слепо принятая ошибка может потянуть за собой цепочку проблем.

Авторы также разбирают сценарий, где один AI-агент передаёт задачу другому. В таком случае система должна отслеживать, кто отвечает за результат, какие полномочия переданы и где находится контроль.

arxiv.org/abs/2602.11865

Claude получил функцию **Reflect** — своего рода “Wrapped” для того, как вы используете AI.

В настройках Claude теперь можно посмотреть отчёт за 1, 3, 6 или 12 месяцев:

* о чём вы чаще всего говорили с Claude
* какие задачи делегировали
* когда чаще всего работали
* как именно вы используете AI в жизни и работе

Reflect помогает понять, где Claude реально усиливает мышление, а где вы, возможно, слишком часто отдаёте ему задачи, которые лучше оставить себе.

Внутри также можно настроить quiet hours и напоминания сделать перерыв.

Функция пока в beta, доступна Free, Pro и Max пользователям с включённой Memory.

Инкогнито-чаты и файлы из подключённых инструментов в отчёт не попадают.

https://claude.ai/settings/reflect

Лайвстрим OpenAI:

Заголовок - «Представляем следующую главу ChatGPT»**

Помимо самой модели, показали 3 крупных продуктовых обновления:

1. ChatGPT Work
2. новое desktop-приложение ChatGPT
3. hosted sites, то есть размещение сайтов прямо через Chatgpt

https://openai.com/ru-RU/live/

Google показала SensorFM — foundation model для данных с носимых устройств.

Обучение: 1+ трлн минут сигналов от 5 млн пользователей Fitbit и Pixel Watch.

Модель работает с пульсом, сном, SpO₂, HRV, движением, температурой кожи и другими метриками.

Главное: одна базовая модель переносится на 35 задач по здоровью и в 34 из 35 случаев обходит baseline на ручных признаках.

По сути, часы становятся интерфейсом к персональной модели здоровья.

https://research.google/blog/sensorfm-towards-a-general-intelligence-and-interface-for-wearable-health-data/

Если надоело писать в стол, то вот повод проверить свои знания на практике: Ozon Tech завершает регистрацию на онлайн-хакатон «Робозон» - призовой фонд 15 млн ₽.

Отличная возможность для тех, кто работает с компьютерным зрением, робототехникой и системами автоматической сортировки.

Почему это интересно:

«Интеллектуальная роботизированная система сортировки товаров» - это детекция и классификация объектов, трекинг на конвейере, планирование захвата, управление роборуками и интеграция CV+ROS.

Здесь можно применить Python, OpenCV, PyTorch/Detectron2, ROS/ROS2, симуляторы (Isaac Gym, CoppeliaSim), а также системы реального времени для управляющего ПО.

Задача предполагает и софт, и механику - отличный кейс для портфолио и практики с реальными данными.

Коротко о формате и задачах:

Даты: Робозон пройдёт с 2 июля по 12 сентября.
Формат: два этапа. Первый (отборочный) - три задачи по автоматизации сортировочных процессов в онлайне в течение двух месяцев. Второй - финал на конференции E-CODE: защита проектов и награждение; дорога и проживание финалистов оплачиваются Ozon Tech.
Темы задач: имитационное моделирование движения товаров; конструкция автоматизированного сортировщика; интеллектуальная роботизированная система сортировки товаров.
Участие: индивидуально или команда до 7 человек.

Регистрация до 11 июля по ссылке.

Всё, что вы всегда хотели знать о математике* (*Но даже не знали, о чём спрашивать)

Путешествие с гидом по миру абстрактной математики, теорем и написания доказательств в 698 страниц!

https://www.math.cmu.edu/~jmackey/151_128/bws_book.pdf

VLM уже умеют искать «интересное». Но пока плохо умеют уходить от того, что уже нашли.

Sakana AI вместе с MIT и NYU проверили, можно ли повторить PicBreeder на агентах с визуально-языковыми моделями.

В оригинальном PicBreeder не было целевой картинки. Люди просто выбирали изображения, которые казались им перспективными, и передавали их дальше. Через много поколений из случайных форм появлялись лица, животные, машины, черепа и другие неожиданные структуры.

Это важная идея из книги Кеннета Стэнли «Иллюзия целей»: сильные открытия часто рождаются не из оптимизации метрики, а из открытого поиска.

В новом эксперименте VLM-агенты работали похожим образом:

- смотрели общий архив изображений
- выбирали то, что считают интересным
- развивали выбранные варианты
- публиковали новые изображения
- оценивали работы других агентов

Им не давали целевую картинку. Не давали функцию прогресса. Не говорили, к чему надо прийти.

VLM-агенты действительно находят визуальные и семантические зацепки. Если добавить агентов с разными «личностями», архив становится заметно шире и по разнообразию приближается к человеческому.

Но главный провал тоже виден: модели слишком быстро фиксируются на найденном мотиве. Вместо резкого смещения в новую область они часто начинают улучшать уже знакомую форму, стиль или смысл.

Человек в PicBreeder может увидеть случайную странность и превратить её в новое направление. VLM чаще видит паттерн и начинает его эксплуатировать.

Похоже, для open-ended discovery мало уметь распознавать novelty. Нужно ещё уметь менять собственный критерий интересного, бросать локально удачную ветку и сохранять слабые сигналы, которые пока не выглядят полезными.

Блог: pub.sakana.ai/picbreeder-vlm
Статья: arxiv.org/abs/2605.23908

Сегодня заканчивается доступ к Fable 5 в подписочном плане, вероятно, на довольно долгий срок.

Anthropic дала понять, что в будущем планирует вернуть Fable в подписку, но конкретную дату не назвала.

Пока хорошей альтернативой выглядит GPT-5.6 Sol, хотя между ними, конечно, есть заметные различия. Но, как я уже несколько раз говорил, лимиты у 5.6 огромные, поэтому сейчас использовать его всё равно получается не так свободно.

В любом случае 5.6 стал крупным релизом и явно дал OpenAI серьёзный рывок относительно Anthropic.

Теперь вопрос в том, как ответит Anthropic. Моя догадка такая:

они очень скоро выпустят Opus 5 как более дешёвую альтернативу Fable 5, надеясь этим успокоить пользователей.

Qwythos-9B-v2 вышел, и это скорее не апгрейд ради бенчмарков, а фикс главной боли

У модели оставили глубокое reasoning-поведение, но почистили самый неприятный баг: зацикливание при greedy decoding упало с 6.7% до 0%.

Также вернули MTP head, поправили identity-behavior и сохранили 1M context через YaRN.

По сути, v2 - это более стабильный Qwythos: не «новая магия», а hygiene release, где модель меньше ломается в реальном использовании.

Из заметного:

- MMLU CoT - 83.8%
- GSM8K - 93.6%
- ARC-Challenge - 96.4%
- GPQA-diamond - 49.0%
- HumanEval pass@1 - 77.4%

Лицензия - Apache-2.0.

Модель построена вокруг Qwen3.5-9B и рассчитана на long-context reasoning, код, анализ и локальные эксперименты.

https://huggingface.co/empero-ai/Qwythos-9B-v2

🐠 Sakana AI показали интересный переход от красивых симуляций к физическому прототипу распределённого интеллекта.

В работе Smart Cellular Bricks используются простые кубические модули. В каждом модуле работает одна и та же небольшая нейросетевая клеточная модель. У блока нет координат, нет общей карты конструкции и нет центрального управляющего узла. Он обменивается сигналами только с соседними блоками, к которым подключён физически.

За счёт этих локальных обменов вся конструкция постепенно определяет, какую форму она образует, где находится повреждение и каких блоков не хватает для восстановления.

Авторы задаются вопросом - можно ли обученные локальные правила перенести из симуляции в реальное железо. В симуляторе связь идеальная, модули не отваливаются, задержки контролируемые. В физическом прототипе всё в разы сложнее: шум, сбои контактов, ограничения электроники, неполная информация и ошибки передачи.

Одна и та же модель внутри каждого блока позволяет системе получать глобальное поведение без глобального наблюдателя. Отдельный модуль ничего не “понимает” про всю фигуру, но сеть модулей в целом сходится к правильной интерпретации формы.

Такие системы могут быть полезны в модульной робототехнике, самодиагностирующихся конструкциях, адаптивных материалах и инфраструктуре, где централизованный контроль слишком дорогой или ненадёжный.

Работа пока исследовательская, но направление выглядит сильным. ИИ здесь живёт не в одном большом агенте, а распределяется по множеству простых физических элементов, которые вместе начинают вести себя как единая адаптивная система.

Blog: https://sakana.ai/smart-cellular-bricks
Paper: https://nature.com/articles/s41467-026-75166-7

⚡️ Демис Хассабис обычно не из тех, кто разгоняет хайп вокруг AGI.

Он годами был скорее умеренным голосом в индустрии: осторожные прогнозы, меньше громких обещаний, больше науки и проверки результатов. Поэтому его новый текст звучит особенно сильно.

Хассабис пишет, что AGI нельзя сравнивать с интернетом или смартфонами. По масштабу это ближе к электричеству или огню. Технология, которая меняет не отдельную индустрию, а саму логику развития цивилизации.

По его оценке, эффект может быть в десять раз больше промышленной революции и пройти в десять раз быстрее.

Да, AGI может резко ускорить медицину, физику, биологию, материалы, энергетику. Но Хассабис прямо говорит и о другой стороне: киберриски уже реальны, дальше могут появиться угрозы в био- и других чувствительных областях, а отдельная проблема - агентные системы, которые становятся всё автономнее.

Гонка за возможностями идёт быстрее, чем наше понимание того, как это безопасно контролировать.

Когда человек уровня Хассабиса говорит, что нужна серьёзная регуляторная инфраструктура уже в ближайшие годы, это звучит совсем иначе, чем очередной пост про сингулярность.

https://x.com/Machinelearrn/status/2076985021752082689

DeepSeek собрали гайд по подключению своих моделей к coding tools

Полезная находка для тех, кто хочет использовать DeepSeek не в отдельном чате, а прямо внутри привычных инструментов.

В репозитории есть инструкции для:

* Claude Code
* Cline
* Codex
* GitHub Copilot
* Cherry Studio
* Crush
* OpenCode
* Qwen Code
* DeepSeek-TUI
* других agent/coding-assistant инструментов

Каждый гайд проходит базовый путь: установка, конфиг, первый запуск.

Идея простая: можно быстро подключить DeepSeek-V4-Pro или V4-Flash к своему рабочему процессу и проверить, насколько хорошо они тянут агентное кодинг-окружение.

github.com/deepseek-ai/awesome-deepseek-agent

🤖У нас есть ИИ дома
Узнайте, как запустить корпоративный ИИ в собственном контуре за 2 недели

Не готовы мириться с ограничениями и дырами в безопасности при использовании публичных ИИ-сервисов, но разворачивать собственную инфраструктуру для инференса долго и тяжело? Присоединяйтесь к вебинару от Selectel и узнайте, как быстро запускать и масштабировать ИИ в собственном контуре без крупных капитальных затрат.

В программе вебинара:

🔹Модели развертывания ИИ-инфраструктуры и причины выбора решений на собственной площадке.
🔹Обзор возможностей и сценариев применения нового сервиса AIBox от Selectel, Yandex Cloud и Metamentor — развертывания локального ИИ в контуре клиента на базе серверов Selectel.
🔹Разбор реальных бизнес-кейсов.

📍 Онлайн
⏰ 23 июля в 12:00


Регистрируйтесь и ускорьте внедрение ИИ в компании ➡️ https://slc.tl/fzw6h

Больше мероприятий для ИТ-специалистов в канале @selectel_events. Подписывайтесь!

Реклама. АО "Селектел". erid:2W5zFGUVJrM

Кто-то разобрал Claude Code почти до винтика

learn-coding-agent - репозиторий для тех, кто хочет понять, как устроены современные coding agents не на уровне промо-страниц, а на уровне архитектуры.

Автор собрал разбор Claude Code по публичным источникам: цикл агента, систему инструментов, разрешения, работу с контекстом, сессии, подпроцессы, MCP, удалённые настройки, телеметрию и скрытые флаги.

Получился не “гайд по использованию”, а карта внутренней логики CLI-агента: как он принимает решение, когда просит разрешение, как вызывает инструменты, как хранит историю и как расширяется через внешние интеграции.

https://github.com/justxor/Claudecourse/