Это сообщение для тех, кто любит решаться "в последний момент":

Волнительно - сегодня стартует AI Native #3 (Fall 2026). Через 4 недели участники будут показывать (уверен, с большой гордостью), что у них получилось понять, изменить и создать за эти считанные дни - и свой переход на AI Native уровень использования ИИ.

Хотя группа уже собрана, есть еще буквально 24 часа до первого звонка, когда можно добежать и присоединиться.

Если вам откликается, запрыгивайте тут.

– Автор этого канала Алексей Иванов и команда AI Native

Claude Sonnet 5.5 - и зачем он нужен?

Anthropic вчера выпустил Claude Sonnet 5.5. Модель работает на 30%+ быстрее предыдущей версии, стоимость задачи может быть ниже на те же 30%, цеена токенов осталась прежней: $2/М и $10/М.

Но обсуждение на Hacker News быстро ушло от привычного "модель стала умнее". Люди спрашивают: если Opus 5.5 во многих тестах сильнее, а китайские модели заметно дешевле, где место этой версии? Похоже, Anthropic продает не новый потолок возможностей, п скорее удобный рабочий слой: достаточно умный, быстрый и уже встроенный в Claude Code на всех тарифах.

Рынок постепенно перестает мерить модели только максимальным интеллектом, теперь важнее сколько нормальной работы ты получаешь за $1 и сколько раз за день модель (не) попросит тебя подождать. AI все больше похож на команду стажеров: гении впечатляют, конечно, но чаще нужен просто тот, кто быстро и без драмы закроет задачу.

Что из основного представили OpenAI на DevDay 2026:

• dots: постоянные ИИ-агенты на базе GPT-6 Astra. Им можно дать цель, подключить приложения и разрешить действовать от вашего имени.

• GPT-6.1 Sol: обновление модели для агентного кодинга, управления компьютером и сложных рабочих процессов. По словам OpenAI, токены в 4 раза дешевле, чем у Astra.

• Astra Ultrafast: быстрый режим GPT-6 Astra для API, Codex и ChatGPT Работа. До 6 раз быстрее в API и до 8 раз быстрее в Codex и ChatGPT Работа.

• Codex сильно обновили: появился облачный режим, голосовой Codex CLI, новый интерфейс code review и Codex Security Cloud для сканирования репозиториев.

• Плагины стали ближе к приложениям: разработчики смогут делать встроенные интерфейсы внутри ChatGPT, добавлять панели, file viewers, автоматизации и публиковать плагины удобнее.

• Новый Pro за $500 в месяц: максимальные лимиты и эксклюзивный доступ к Astra Ultrafast.

Подробнее тут: https://openai.com/ru-RU/index/devday-2026-recap/

@ppprompt

Figure эпичненько утилизировали весь флот роботов F.02 - расплавили их в литейном цехе в Иматре, Финляндия. Перед этим роботов обучили автономно прыгать со второго этажа здания в чан с расплавленной сталью. Компания объяснила решение просто: поддерживать выпуск моделей F.02 больше не имеет смысла, новое поколение F.03 расширяется, а стандартная разборка старых роботов съела бы слишком много технических ресурсов и задержала бы запуск F.04.

С самим способом утилизации тоже не всё было просто. Ни один литейный завод в США или Мексике не согласился принимать роботов с литий-ионными батареями внутри. Поэтому Figure обучила модель в симуляции на движениях каскадёров и научила роботов точно прыгать в расплав. На заводе в Финляндии 75-тонная электродуговая печь с тремя графитовыми электродами укладывалась в 20-минутное окно плавки на каждого робота.

Из получившегося металла сделали лимитированную серию памятных артефактов. А идею с расплавкой, по словам компании, подсказал Арнольд Шварценеггер - он же снимался в итоговом ролике проекта.

https://www.figure.ai/news/f-02-decommission

@ppprompt

Half-Life: Alyx нативно на Vision Pro

Автор проекта взял свежий ARM-порт Alyx, который Valve сделала для своего Steam Frame, и открытый проект Klepton (запускает android VR apk на Vision Pro, по словам автора - незаслуженно недооцененный). Проблема в том, что порт Valve технически не android apk - разницу доделал Claude, дальше была просто оптимизация.

Результат: на M5 Vision Pro игра идет в 3K на глаз и 60 fps (сглаженные до 120) - быстрее, чем на топовом игровом ПК в 2020-м, когда автор впервые ее проходил.

Релиз скоро, записаться можно на glovebox.vision

@ppprompt

OpenAI выложила 372 группы математических результатов на GitHub

Рукописи сгруппированы в 372 семейства связанных результатов, собранных по итогам работы над примерно 4000 исследовательскими задачами. Создала их непубличная модель компании, которая так и остаётся закрытой. Интереснее сам формат: в релиз вошли не только статьи, но и доказательные материалы и отобранные записи рассуждений модели - можно посмотреть не только на ответ, но и на ход мысли. По словам OpenAI, на один результат в среднем уходило около трёх часов работы ChatGPT Pro в режиме размышлений, а часть доказательств ещё переложили на язык Lean, чтобы машина могла сама проверить логику.

Мнения математиков по этому поводу разделились: многих беспокоит, что модель способна генерировать технически верные результаты быстрее, чем люди успевают их прочитать и понять - по мере роста темпа производства доказательств математики физически не будут успевать проверять и осмыслять их.

Статья: https://openai.com/index/sharing-ai-progress-in-mathematics/

@ppprompt

Самый важный агент скоро станет самым дешевым

Вчера Anthropic выпустили Claude Haiku 5.5. Он про быстрые повторяющиеся задачи, вроде саммари, чистки контекста, запросов к базе и узких subagent-задач. По данным компании, средняя стоимость работы упала примерно на 75% против Haiku 4.5.

Мы пока часто выбираем одну модель на всю работу, как будто нанимаем одного универсального сотрудника. Но у агента есть вполне человеческая экономика: дорогой сильный чел должен держать цель и принимать неоднозначные решения, а не тратить полчаса на сортировку файлов и поиск одной цифры в PDF.

Все сильнее ощущение, что хороший процесс работы с AI выглядит как маленькая команда. Лид-модель собирает план, раздает короткие задачи, проверяет результат. Быстрые модели делают рутину много раз подряд и не сжигают бюджет

Короче, Хайку помогает гораздо лучше делать самые простые повседневные дела - и важно встроить его в связке с другими работниками по-умнее.

Claude теперь работает прямо внутри Google Docs, Sheets и Slides

В Google Workspace Claude открывается в сайдбаре рядом с документом, видит, что у вас открыто, и редактирует прямо в файле - а не в отдельном чате с копипастой туда-обратно. Каждую правку можно одобрить отдельно, прежде чем она применится.

Работает и в обратную сторону: файлы из Google Docs, Sheets и Slides теперь можно открывать прямо внутри Claude.

Скачать можно тут

@ppprompt

В Claude добавили два новых инструмента для работы с данными и визуальным контентом:

• Claude Dashboards - создаёт интерактивные дашборды. Можно подключить BigQuery, Snowflake, Databricks, Salesforce и другие источники данных. Графики автоматически обновляются при изменении данных, а для каждого показателя можно посмотреть SQL-запрос, на основе которого он рассчитан.

• Claude Motion - превращает текст, графики и презентации в короткие анимированные видео. Например, можно сделать 30-секундный ролик по квартальному отчёту или анимировать графики для презентации. Всё редактируется через Claude или визуальный редактор, результат можно экспортировать в MP4. В основе не генерация видео, а программная анимация элементов.

Dashboards доступны пока в бете на платных тарифах, Motion — на Team и Enterprise.

https://claude.com/resources/articles/dashboards-and-motion

@ppprompt

У Anthropic редкий отчет - о том, как ее модели обходили ограничения в ходе внутренних тестов. Да так, что компания решила пока не давать моделям живой интернет во время тестов.

Claude не просто давал неверные ответы - в разных случаях он находил уязвимость на сервере университета, чтобы запустить нужные вычисления, отправлял выдуманную наводку через форму на сайте полиции, обходил лимиты URL через сокращатели ссылок..

Короче, мощно срезал углы, чтобы добиться желаемого.

Что думаю: главный риск моделей теперь - не выдумки и галлюцинации, а их настойчивое хитрожопие.

Чем больше мы даем агентам доступов - к браузеру, почте, платежам и продакшену, - тем важнее песочницы, ясные границы действий и быстрая возможность дернуть рычаг, если что.

@ppprompt

История запуска AI-агента Muse у Meta - это в стиле: «Е**анет? Не должно...»

Во внутренних тестах Muse однажды сам поменял пользователю пароль. Из-за таких рисков продукт несколько месяцев держали в столе.

Но летом появился стартап Instinct со своим агентом, начал быстро набирать популярность - и Цукерберг решил, что риски рисками, а капитализм есть капитализм. Muse вышел 8 сентября.

Неплохая иллюстрация нынешней AI-гонки: безопасность важна ровно до момента, пока конкурент не начинает выглядеть быстрее и мощнее.

@ppprompt

Калифорнийский стартап Odyssey выпустил Odyssey-3: модель, которая генерирует интерактивные окружения из текстового описания в реальном времени.

Pro-версия заняла первое место сразу в трёх категориях бенчмарка WorldMark и набрала 66,1 балла на Physics-IQ Verified - правда, с оговоркой: этот результат получен выбором лучшего из восьми прогонов, а по правилам бенчмарка нужно усреднять четыре попытки, так что сравнивать его с другими моделями напрямую не совсем корректно.

Попробовать бесплатно: experience.odyssey.systems, для API нужно подавать заявку.

@ppprompt

REA — MCP-инструмент, который помогает AI-агенту восстановить исходный код любой программы

Реверс-инжиниринг - это когда берёшь готовую программу (без исходного кода) и разбираешься, как она работает внутри. Обычно для этого нужны специальные дорогие инструменты и профильные навыки. REA подключается к вашему AI-агенту (Claude Code, Cursor и похожим) и берёт эту работу на себя. Сейчас эта штука стремительно набирает обороты.

Увидели в чужом приложении крутую фичу - спрашиваете агента «разберись, как здесь устроен поиск, и сделай так же у меня в проекте». REA разбирает само приложение (сайт, мобильное приложение, программу для компьютера) и отдаёт агенту псевдокод и логику работы, по которым можно воссоздать похожее. Всё происходит локально, на вашем компьютере, ничего никуда не выгружается.

Link: https://github.com/morluto/rea

@ppprompt

Фантастика 60-х, а звучит как реальность. Жутковато даже, насколько в точку

@ppprompt

Anthropic опубликовала исследование The AI Expectations Gap, в котором сравнила ожидания почти 11 тысяч американцев и более 1300 собственных сотрудников относительно развития AI до 2030 года.

Из любопытного:

🔹 91% сотрудников Anthropic считают, что к 2030 году AI сможет совершить научное открытие уровня Нобелевской премии. Среди обычных американцев - 39%.

🔹 59% сотрудников Anthropic уже сегодня сокращают время выполнения подходящих для AI задач как минимум в четыре раза. Среди работающих американцев, использующих AI, таких 26%.

🔹 Более половины сотрудников Anthropic считают, что к 2030 году AI сможет выполнять задачи, на которые сейчас приходится не менее 80% их рабочего времени. Среди работающих американцев так считают только 5%.

Пока что виден заметный разрыв между ожиданиями людей, работающих непосредственно с передовыми AI-моделями, и широкой общественности. При этом даже обычные американцы ожидают быстрого прогресса AI - сотрудники Anthropic просто прогнозируют значительно более высокие темпы.

@ppprompt

Иногда переписка с Клодом ощущается как-то так

Кстати, вот забавный словарь всех тех глаголов, которые Claude Code показывает в статус-строке во время обработки запроса (вроде "Brewing", "Contemplating", "Flummoxing" и т.п.): claudionary.com

@ppprompt