Слух о том, что Anthropic могла решить одну из задач тысячелетия, становится всё интереснее.

Несколько часов назад Теренс Тао отдельно разобрал сценарий, где AI самостоятельно находит решение задачи глобальной регулярности уравнений Навье-Стокса, но почти весь путь к доказательству остаётся скрытым внутри закрытой системы.

Математически задача может быть решена, но если человечество увидит только финальный ответ без цепочки неудачных подходов, обходных путей и новых идей, сама область может получить от этого гораздо меньше пользы.

Пока подтверждённого решения Навье-Стокса нет, задача официально остаётся открытой. Но совпадение по времени выглядит очень любопытно.

🚀 Thinking Machines Lab Миры Мурати уже обсуждает новый раунд инвестиций с оценкой около $40 млрд - менее чем через два года после запуска.

Стартап при этом уже генерирует как минимум
несколько сотен миллионов долларов годовой выручки в пересчёте на текущий темп.

Если сделка состоится, это будет одна из самых высоких оценок среди молодых AI-компаний.


https://www.theinformation.com/articles/thinking-machines-lab-talks-raise-billions-roughly-40-billion-valuation

🤖 Подключать AI-агента к каждому мессенджеру отдельно - обычно боль из разных API, токенов, настроек и коннекторов.

dsh-im решает это одним плагином для DeepSeek Harness.

Он позволяет подключить локального агента сразу к 9 платформам:

* Telegram
* Slack
* Discord
* WhatsApp
* WeChat
* Feishu
* DingTalk
* WeCom
* QQ

Настройка может идти через QR-код, App Manifest или обычные credentials — из одного интерфейса.

Что ещё умеет:

* несколько ботов на одном канале;
* отдельные workspace и session bindings;
* стриминг ответов;
* отображение thinking/tool progress там, где это поддерживается;
* отправка изображений и файлов;
* выбор Agent Preset для каждого бота;
* тест подключения прямо из панели.

Полезно, если нужно быстро встроить локального AI-агента в уже существующие рабочие чаты команды.

Open source, MIT.

https://github.com/xmanrui/dsh-im