540
Истории сгенерированные нейросетью : админ канала @ceberi перелистнуть ли время?
💥 Google запускает убийцу Codex — универсальный ИИ-агент для разрабов Jules подключается прямо в рабочие процессы GitHub, пишет целые кодовые базы и проверяет их в облачной виртуальной машине.
Главное: вместо подписки $200 в месяц за Codex, Jules раздаёт аж 5 бесплатных задач каждый день! Официальный релиз запланирован на завтра, но доступ уже начали раздавать в бета-версии по всему миру.
Налетаем — тут.
@notboring_tech
⚡️ Революция в медицине — учёные впервые вылечили смертельное генетическое заболевание у младенца. К девятому месяцу жизни малыш полностью излечился от редкой мутации, хотя при рождении врачи давали ему не больше недели жизни.
За рекордно короткий срок команда экспертов создала персональное лечение CRISPR, ввела три инъекции и успешно изменила одну вредную букву ДНК. Теперь этот подход будут использовать для лечения 7000 редких мутаций!
Редактирование генов спасёт миллионы жизней.
@notboring_tech
Революционный ИИ обучается и самообучается, достигая новых высот в рассуждениях
Новая парадигма ИИ, «Абсолютный ноль», позволяет одной модели ИИ обучаться, предлагая собственные задачи, решая их и извлекая уроки из процесса полностью без предоставленных человеком данных или внешних примеров. Эта саморазвивающаяся система, представленная как Absolute Zero Reasoner (AZR), продемонстрировала передовую производительность в сложных задачах кодирования и математических рассуждений, даже превзойдя модели, обученные на обширных, курируемых человеком наборах данных.
Основные моменты:
- Новая парадигма «Абсолютного нуля»: одна модель одновременно предлагает новые задачи рассуждения и решает их, обучаясь полностью через самостоятельную игру без внешних данных или написанных человеком вопросов/ответов. Песочница Python обеспечивает автоматическую проверку и вознаграждение задач, устраняя последнее узкое место человеческих данных в RL-для-рассуждений.
- Формат задачи = (программа, ввод, вывод) триплеты: скрывая один элемент, модель практикует три дополнительных режима рассуждения: дедукция (прогнозирование вывода), абдукция (вывод ввода) и индукция (синтез программы из примеров ввода/вывода). Все они проверяются выполнением.
- Унифицированный цикл обучения предлагающего/решающего: задачи не являются ни слишком простыми, ни невыполнимыми с помощью вознаграждения за обучаемость (максимального, когда решатель успешно справляется ≈ в 50% случаев), а дисперсия снижается с помощью нового оценщика преимуществ относительно задач REINFORCE++.
- Начало практически с нуля: AZR начинал с единственного триплета функций идентичности и разработал собственную учебную программу из тысяч все более сложных программ.
- Результаты новейших «нулевых данных»: базовая модель «кодера» 7 B, обученная с помощью AZR, превосходит все предыдущие модели с установкой нуля по объединенному баллу кодирования + математики (50,4% против 48,6%) и даже превосходит специализированные для кода базовые показатели только по показателям кодирования — несмотря на использование нулевых отобранных примеров.
- Сильное междоменное обобщение: хотя AZR обучается только на задачах с самостоятельно сгенерированным кодом, точность математических вычислений повышается на +10,9–15,2 балла, в то время как модели RLVR с экспертным кодом в среднем повышаются всего на +0,65 балла.
- Масштабируется изящно: более крупные базы узнают больше (+5,7 баллов при 3 B, +10,2 балла при 7 B, +13,2 балла при 14 B в целом). AZR также работает с другими семействами (например, Llama 3), хотя прирост уменьшается с более слабыми базами.
- Возникающее поведение: было замечено, что во время обучения AZR естественным образом развивает промежуточные этапы планирования (аналогичные структуре подсказок ReAct) и различные когнитивные формы поведения в зависимости от типа задачи, такие как пошаговое рассуждение и метод проб и ошибок.
В совокупности эти результаты позиционируют AZR как первую демонстрацию того, что большая языковая модель может обучаться самостоятельно продвинутому кодированию и математическим рассуждениям с нуля, предлагая многообещающий путь к открытому, автономному интеллекту без курируемых человеком учебных программ.
Страница проекта: https://andrewzh112.github.io/absolute-zero-reasoner/
⚡️ИИ-агент от Google открыл новые материалы, которые еще не существовали в человеческих знаниях (научных публикациях, базах данных и т.д.)
Исследователи из Калифорнийского университета в Беркли, Google DeepMind и Lawrence Berkeley National Laboratory создали ИИ MOFGen- экосистема взаимодействующих ИИ-агентов, включающую:
MOFMaster — основная большая языковая модель, координирующая весь процесс
LinkerGen — LLM-генератор химического состава
CrystalGen — диффузионная модель для генерации кристаллических структур
QForge и QHarden — квантово-механические агенты для оптимизации и фильтрации
SynthABLE — агент для оценки синтезируемости
SynthGen — агент для планирования синтеза.
Наиболее впечатляющим достижением стал успешный синтез 5 новых металлоорганических структур, разработанных искусственным интеллектом. Эти материалы, названные AI-MOF, были синтезированы всего за несколько недель, тогда как традиционный процесс мог бы занять годы.
Особенно примечателен AI-MOF-4, который продемонстрировал уникальный способ координации с растворителем DMF, ранее не наблюдавшийся в структурах на основе цинка.
Эта работа показывает, как системы ИИ могут не только ускорить научные открытия, но и расширить границы известного, находя решения, которые могли бы остаться незамеченными при традиционных подходах.
Эксы CTO Airbus, исследователи DeepMind, UTC создают AGI для инженерного проектирования и разработки сложных технических систем
Основатели стартапа P-1 AI
Aleksa Gordić DeepMind, Paul Eremenko ex-CTO Airbus, UTC, Adam Nagel ex-CTO в Airbus разрабатывают систему под названием Archie, которая сможет создавать инженерную систему ИИ для проектирования:
- Самолетов,
- Сфер Дайсона
- Автомобилей
- Систем отопления, вентиляции и кондиционирования (HVAC) и др.
Они привлекли $23 млн в рамках посевного раунда, который возглавил венчурный фонд Radical Ventures. Среди инвесторов оказался и Джефф Дин, глава по науке Google и вице-президент по продукту в OpenAI.
📹 Вчера Google выкатили в открытый доступ свой видеоегенератор Veo 2.
Сейчас это одна из топовых моделей для генерации видео, которая уделывает даже Gen-4. В нашем недавнем опросе новинка от Google (в связке с imagen 3) вышла в большой отрыв, оставив позади Runway и Midjourney.
➡️ Заходим с VPN и тестим бесплатно.
🔎 Видео утащили у Ai molodca.
@neurohub
🐣 Вышел первый универсальный ИИ-агент с открытым исходным кодом — это полная замена Genspark и Manus, созданная для локального запуска на вашем ПК.
Suna расширяет функционал Deep Research:
• ИИ-система обучается, планирует и рассуждает, как человек.
• Работает в браузере Chrome и с API.
• Имеет доступ к Терминалу, чтобы писать файлы и выполнять любой код.
• Извлекает данные из тысяч источников и превращает их в Excel-таблицы.
• Пишет за вас многостраничные отчеты на любую тему, строит графики и рисует диаграммы.
Вишенка на торте — код уже лежит на GitHub.
@notboring_tech
⚡️Историческое событие! Нейроинтерфейсы становятся бизнесом. FDA разрешило коммерческую имплантацию нейроинтерфейсов — рождение нового рынка
Конкурент Neuralink - компания Precision Neuroscience получила разрешение FDA для своего устройства Layer 7 Cortical Interface. Это компания создана экс-сотрудниками Neuralink.
Впервые в истории регулирующие органы разрешили запустить в коммерческий оборот имплантацию нейроинтерфейсов, что открывает новую эру в развитии технологий взаимодействия мозга и компьютера.
Теперь Precision Neuroscience может:
1. Имплантировать устройство на срок до 30 дней (вместо нескольких часов, как раньше)
2. Начать коммерческое использование технологии для клинических приложений
3. Продавать и продвигать свою технологию на рынке медицинских устройств
4. Значительно расширить сбор нейронных данных для улучшения алгоритмов декодирования мозговой активности
Layer 7 Cortical Interface - высокоточный электродный массив для коры головного мозга, предназначенный для записи, мониторинга и стимуляции электрической активности на поверхности мозга. Оно является ключевым компонентом полностью имплантируемой, беспроводной системы нейрокомпьютерного интерфейса, которую компания разрабатывает.
В то время как другие компании в этой области, такие как Neuralink Илона Маска, Synchron и Paradromics, добились значительных успехов в разработке нейрокомпьютерных интерфейсов и получили разрешения на проведение клинических испытаний, Precision Neuroscience стала первой, кто перешел от статуса исследовательского проекта к полноценному коммерческому бизнесу с одобрением FDA.
Это принципиально меняет расстановку сил на рынке нейротехнологий и открывает новый этап в развитии всей индустрии.
После получения коммерческого разрешения Precision Neuroscience планирует:
- Расширить свою программу клинических исследований.
- Разработать бизнес-модель для продвижения технологии на рынке медицинских устройств.
- Привлечь инвестиции для масштабирования производства.
- Заключить партнерства с медицинскими учреждениями для внедрения технологии в клиническую практику.
- Использовать более длительные периоды имплантации для сбора расширенных наборов данных.
- Совершенствовать свою технологию BCI для потенциального применения в лечении неврологических заболеваний.
О рекорде компании ранее мы писали здесь.
Создаем ИИ-агентов под ЛЮБЫЕ задачи прямо в БРАУЗЕРЕ — Browserable заберет всю вашу рутину.
• Работает просто: описываем задачу словам и нажимаем «Create task».
• ИИ-агенты умеют заходить на сайты, заполнять формы, делать заказы и бронировать столики.
• Например, на видео нейропомощник нашел и заказал коврик для йоги с идеально подобранными параметрами.
• Работает БЕЗ ОГРАНИЧЕНИЙ — можно давать любые задачи и получать результат за секунды.
• Все локально — процесс идет только на вашем ПК и без отправки данных на сервер.
Отдаем скучные дела нейронкам — тут.
👍 Бэкдор
⚡️ 7 сезон «Чёрного зеркала» ВЫШЕЛ. Все шесть эпизодов уже можно найти в сети. Одна из главных пугалок сезона — влияние ИИ на жизни людей. Создатели обещают самые мрачные эпизоды за всю историю сериала.
Из шести новых эпизодов один продолжает историю USS Callister из 4 сезона — это первый подобный случай в истории сериала.
Сегодня кормим своего внутреннего технофоба.
👍 Бэкдор
⚡️Создана 1-я в мире детальная карта нейронных связей мозга мыши. Это историческая веха, которая поможет понять механизмы интеллекта.
7 лет работы, более 150 ученых, 1,6 петабайта данных — человечество получило 1-ю в истории подробную карту мозга с указанием не только где и как соединены нейроны, но и как они работают.
Мозг — последняя великая загадка науки. Мы отправляем роботов на Марс, но до сих пор плохо понимаем, что происходит в нашей собственной голове.
3D карта мозга мыши — первый шаг к пониманию гораздо более сложного человеческого мозга. Ученые уже изучают данные, чтобы расшифровать "алгоритмы", по которым работает мозг.
Это сделано в рамках проекта MICrONS. Туториал тут.
Статья в Nature тут.
В карте:
200,000 нейронов
523 миллиона связей
Функциональные данные о 75,000 нейронов .
Новая карта мозга поможет:
1. Разработать лекарства от болезней
2. Создать новое поколение компьютеров и ИИ
3. Понять, как формируются наши мысли и решения
4. Расшифровать загадки сознания
Для создания этой карты были использованы:
- Мощнейшие микроскопы
- ИИ для обработки изображений
- Системы работы с гигантскими объемами данных
- Цифровой двойник мозг
МОЩЬ: у CapCut появился свой генератор картинок, видео, а самое главное — оживлятор портретов.
ВСЕ люди на видео нереальны: нейронка заставила губы двигаться, а лица — выдавать эмоции.
Можно тестить бесплатно, подрубите VPN на США и залетайте — сюда.
⚡️ Кодеры, ПУШКА: VSCode только что выпустил свой аналог БЕСПЛАТНОГО Cursor для ВСЕХ — Agent Mode
Что умеет:
• Анализирует вашу кодовую базу
• Правит ошибки до упора — пока команда не будет выполнена
• Предлагает внести изменения в файлы
• Выполняет команды в терминале
• Поддерживает расширения, поэтому ДОПОЛНИТЕЛЬНО может:
• Управлять браузером и делать в нём, что угодно
• Чекать GitHub, чтобы разобраться в ошибках
• Интегрироваться с облачными платформами
Про тетрис и вайбкодинг
Я обожаю тетрис. Я периодически залипаю в tetr.io/apotris/techmino — но моей любовью был тетрис, который у меня был очень давно на айфоне и который умер после очередного обновления системы. Какое-то время у меня в голове даже крутилась идея сделать свой идеальный тетрис, но у меня не было свободного времени мне было слишком лениво этим заниматься.
А ещё я не кодил уже две недели, потому что занимался а рисованием презентаций, постеров, написанием латеха, хождением на встречи и так далее. Я настолько в этом погряз, что пропустил и Gemini Pro 2.5, и Deepseek V3 — которые было очень интересно попробовать в коде.
В итоге, в ленивое воскресное утро я проснулся и решил попробовать этот ваш вайбкодинг в задаче написания тетриса. Я к нему относился очень скептически — потому что модельки плохо пишут мой код — но может быть у меня просто задачи неправильные и в каких-то других задачах (игра в вебе вместо дса) на других языках программирования (js/html/css вместо питона) они покажут себя лучше. В общем то, так и оказалось, но не совсем и не везде.
Чтобы было интереснее, я решил добавить в тетрис бонусы и магазин, почти что как в балатро. Бонусы всегда имеют и положительную, и отрицательную сторону — например, становится больше палок, но также становится больше фигур s и z. Раз в 15 секунд включается рандомный модификатор из доступных бонусов, в это же время обновляется ассортимент в магазине и можно купить новый бонус. В идеале, бонусов должно быть много-много, но я сделал их 8 штук, потому что больше я пока что не придумал. Потом ещё добавлю :)
В качестве системы для вайбкодинга я решил взять самое банальное из всего: канвас с Gemini 2.5. Он умеет сразу рисовать HTML и исполнять JS, так что как будто бы это был самый простой вариант.
Поначалу это была реально магия. Модель явно тюнили на рисование красивых веб интерфейсов, так что дизайн тетриса оказался реально симпатичным. Все запросы исполнялись с первого же раза, хоть некоторые вещи она делала очень странно. Например, т по дефолту рисовалась вверх ногами, а повороты влево и вправо были перепутаны — но чтобы это поправить, достаточно было просто попросить.
Потом начались сложности. Одним из придуманных мной предметов была glass cannon — увеличение числа очков за закрытые линии, но уменьшение высоты стакана. Это оказалось достаточно сложной задачей для модели, потому что и добавить логику проверки высоты, и рисование запретной зоны потребовало аж двух (!) правок кода за один раз. Причём самостоятельно найти ошибку она не могла — и мне пришлось лезть в сурцы, написанные на языке, который я понимаю достаточно слабо. В этот момент обнаружился второй минус вайбкодинга: код, который пишет модель, запутанный, сложный и разобраться в нём с полпинка можно только когда он короткий — но когда он простой и короткий, модель и сама прекрасно справляется, так что разбираться в коде нет необходимости.
После победы над бонусами, кодовая база разраслась больше чем до тысячи строк кода, и магия вайбкодинга начала исчезать. Вместо того, чтобы добавлять новые фичи и не трогать старые, гемини зачем то начала переписывать весь написанный ей код, убирая старые методы, ломая логику и не доделывая то, что её попросили сделать. К тому же, у неё откуда то вылезло непреодолимое желание {/* писать комментарии вот так */}, что просачивалось в итоговый вебапп, потому что это не является комментарием. В итоге, кнопки гемини с трудом, но сделала, а вот отзывчивым интерфейс я делал уже сам, матерясь про себя на нелогичность HTML, непонятность жабаскрипта и свою долюшку нелёгкую.
В итоге, тетрис я доделал до достаточно играбельного состояния. Он симпатично выглядит, работает на моём (но, возможно, не вашем) телефоне, отлично работает на компе и у него есть большой потенциал доделывания. Сам по себе вайбкодинг точно не для меня (потому что я слишком ленив, чтобы отлаживаться в незнакомом коде), но теперь я хотя бы знаю, что это такое.
Репа с кодом
Поиграть можно вот тут
Ссылка на диалог с гемини
Еще принес вам Veo 3 – смотреть со звуком, как говорится
Google крутые
Google DeepMind представил ИИ-агента, делающий открытия в фундаментальной математике
Среди авторов этой работы 3 ребят с российскими корнями - Александр Новиков, Сергей Широбоков, Борислав Козловский.
AlphaEvolve — ИИ-агент программист, который не просто помогает писать код, но сам становится учёным-программистом, делающим открытия в области математики, алгоритмов и оптимизации
В отличие от обычных LLM, AlphaEvolve может эволюционировать целые кодовые базы на любом языке программирования, а не только отдельные функции или небольшие фрагменты.
Главное отличие AlphaEvolve от обычных подходов к ИИ-генерации кода — эволюционный подход, автоматическая оценка и обратная связь.
AlphaEvolve смогла сделать несколько значимых научных открытий:
1. система нашла алгоритм умножения комплексных матриц 4×4, использующий всего 48 скалярных умножений. Это первое улучшение за 56 лет после алгоритма Штрассена (1969), который требовал 49 умножений.
Всего AlphaEvolve превзошёл современное состояние науки для 14 различных размеров матриц, найдя алгоритмы, требующие меньше операций.
2. AlphaEvolve применили к более чем 50 открытым математическим проблемам и в 20% случаев он превзошёл лучшие известные результаты.
AlphaEvolve не только делает теоретические открытия, но и решает практические задачи:
- Оптимизация планирования в ЦОД.
- Ускорение обучения Gemini.
- Оптимизация схем TPU.
- Ускорение механизма внимания.
Главное ограничение AlphaEvolve — необходимость формальной функции оценки для каждой задачи. Это делает его неприменимым для проблем, где трудно автоматически измерить качество решения, например, в некоторых областях естественных наук, требующих физических экспериментов.
Google обновил Gemini 2.5 Pro (Preview 05-06) [Блог]
Занял топ по кодингу, особенно в веб-разработке, а на WebDev арене и LM Arena делит первое место с самой OpenAI o3.
Не хочу писать больше про цифры, лучше показать примерами, что умеет.
Интересные примеры от пользователей, которые сделали интерактивные веб-приложения с помощью 2.5 Pro в Canvas:
• Игра с собакой
• Симуляция «100 человек против гориллы»
• Игра в стиле тамагочи
• Превращение эскиза в рабочее приложение
• 3D-тур по коллекции Чикагского института искусств.
• Превращение фото с природой в код, а после — в уникальные узоры.
Как всегда, модель лежит в [AI Studio] - 25 запросов в день или [тут].
@tips_ai #news
HuggingFace представила SO-101 — новую версию чрезвычайно популярного недорогого робота-манипулятора SO-100:
- легче собирать
- более надежен в ежедневном использовании
- все еще 100% с открытым исходным кодом
- по-прежнему очень низкая стоимость
Магазин Wowrobot
Seeedstudio магазин
Магазин Партабот
⚡️В сеть слили подробности новой ИИ-модели #DeepSeek R2, в 40 раз дешевле GPT-4
Согласно последним данным, DeepSeek готовится к выпуску своей новой модели R2, которая показывает значительные технологические прорывы по 3-м ключевым направлениям.
Революционная архитектура и эффективность - R2 использует инновационную архитектуру Hybrid MoE 3.0, которая обеспечивает 1,2 трлн динамически активируемых параметров при фактическом вычислительном потреблении всего 78 млрд параметров. По результатам тестирования Alibaba Cloud, при обработке задач вывода длинных текстов стоимость единицы токена снижена на впечатляющие 97,3% по сравнению с GPT-4 Turbo.
Самостоятельно разработанная система распределенного обучения показывает высокую эффективность на отечественном оборудовании — 82% использования кластера чипов Huawei Ascend 910B, с вычислительной мощностью 512 PetaFLOPS при точности FP16, что составляет 91% эффективности кластера NVIDIA A100 аналогичного размера.
DeepSeek R2 показывает крутые результаты в мультимодальных задачах:
- 92,4% точности (mAP) в сегментации объектов на датасете COCO, что на 11,6 п.п. выше модели CLIP
- Уровень ложных срабатываний 7,2E-6 в промышленных системах контроля качества
- 98,1% точности в диагностике заболеваний по рентгеновским снимкам грудной клетки, превосходя средний уровень экспертной группы главных радиологов (96,3%)
Модель обучена на обширном корпусе высококачественных данных объемом 5,2 ПБ, охватывающих финансы, право, патенты и другие специализированные области, что обеспечивает точность следования инструкциям до 89,7% по тестам C-Eval 2.0.
DeepSeek формирует экосистему из ведущих технологических компаний Китая:
Tuowei Information - основной производственный партнер экосистемы Huawei Ascend, выполняющий более 50% заказов на вычислительную инфраструктуру.
Hongbo Shares - управляет северокитайским узлом вычислений с резервом мощности более 3000P.
Zhongke Shuguang - поставляет кластеры серверов с жидкостным охлаждением с плотностью мощности 40 кВт на стойку.
Inspur Information - поставила более 5000 AI-серверов с гибридной архитектурой NVIDIA H800 + Ascend 910B.
Runjian Shares - обслуживает южнокитайский суперкомпьютерный центр с контрактом стоимостью более 500 млн юаней в год.
Xinyisheng - разработала решение CPO на основе кремниевой фотоники, снижающее энергопотребление на 35%
Технология квантизации DeepSeek R2 позволяет сократить размер модели на 83% при 8-битной точности с потерей точности менее 2%, что открывает возможности для развертывания на периферийных устройствах.
Модель уже нашла применение в проектах "умных городов", промышленной автоматизации и здравоохранении.
$50млн на децентрализованный ИИ, использующий блокчейн Solana, для обучения своих моделей с открытым исходным кодом.
Nous Research привлек $50 млн от Paradigm при оценке в $1 миллиард.
В отличие от большинства проектов на пересечении блокчейна и ИИ, Nous основан исследователями ИИ, которые решили использовать блокчейн.
Nous разработал метод для обучения ИИ-моделей с открытым исходным кодом, который позволяет людям предоставлять свои собственные неиспользуемые вычислительные мощности.
Блокчейн используется для стимулирования участия и для защиты от злоумышленников, которые могли бы отправлять неподходящие данные, "отравляющие" процесс обучения.
Nous запустит свою децентрализованную систему обучения на блокчейне Solana, хотя пока не определился, будут ли пользователи вознаграждаться собственным токеном компании или нативной криптовалютой Solana.
ИИ выходит за рамки человеческих знаний - Google DeepMind
Углубляемся в свежую статью Google, которая нам говорит о совершенно новом этапе развития. Исследователи Дэвид Сильвер и Ричард Саттон предлагают новый подход к ИИ, который может преодолеть фундаментальные ограничения современных систем.
Конец эры человеческих данных
Мир ИИ долго полагался на огромные массивы человеческих данных. Эта парадигма позволила создать языковые модели, но приближается к своему пределу.
"Ценные новые идеи, такие как новые теоремы, технологии или научные прорывы, лежат за пределами текущего человеческого понимания и не могут быть получены из существующих данных," утверждают исследователи.
Streams - новый подход
Вместо коротких взаимодействий "вопрос-ответ", новый подход предлагает системы, существующие в непрерывном "потоке опыта" — подобно тому, как люди живут и учатся годами. Такой ИИ будет:
1. Взаимодействовать с реальным миром через различные интерфейсы
2. Получать обратную связь непосредственно из окружающей среды
3. Развивать собственную модель мира, постоянно уточняя предсказания
4. Стремиться к долгосрочным целям, а не только к немедленным ответам.
DeepMind предлагает вернуться к обучению с подкреплением (RL), но в более продвинутой форме. Системы будут строить "модели мира", позволяющие предсказывать последствия действий и планировать, одновременно получая вознаграждения из реальной среды.
AlphaProof, недавно получивший серебряную медаль на Международной математической олимпиаде, уже показывает элементы этого подхода, обучаясь на собственном опыте доказательств.
Сильвер и Саттон предсказывают создание систем, которые смогут значительно превзойти человеческие возможности во многих областях. Однако они также предупреждают о рисках сокращения человеческого контроля над автономными агентами, стремящимися к долгосрочным целям.
"Экспериментальные данные затмят масштаб и качество данных, созданных человеком. Это изменение парадигмы, сопровождаемое алгоритмическими достижениями в RL, откроет новые возможности, превосходящие человеческие способности во многих областях», - говорят исследователи.
Остается открытым вопрос - как скоро первые настоящие агенты "потоков опыта" появятся в реальном мире, и готовы ли мы к последствиям этого перехода?
Лучший UX-кликер https://neal.fun/stimulation-clicker/ 👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆👆
Читать полностью…
💉 Китайские учёные создали вакцину, которая усиливает ответ организма против рака и вирусов в 150 раз (!) — это самый мощный в мире бустер иммунитета за всю историю. Он доставляет антигены прямо в иммунные клетки.
В исследованиях SABER полностью уничтожил меланому у всех подопытных мышей и показал 100% выживаемость, а реакция T-клеток на COVID-19 была в 150 раз сильнее, чем у мышей без лечения.
Гигантский прорыв в борьбе с раком и вирусами.
@notboring_tech
Veo 2 раскатывают в Google Ai Studio, самый лучший генератор видео доступен всем бесплатно 🔥🔥🔥
Пробуйте с VPN USA
Google выпустил Firebase Studio — это как Lovable, Cursor, Replit, Bolt, но всё в одном.
[Firebase Studio] — это полноценный воркспейс с интеграцией с Gemini, Genkit, NextJS и др. Где можно быстро собрать, протестить и задеплоить ИИ-проект.
Что умеет:
🔘Генерирует работающий прототип web-приложения на Next.js по промпту, изображению или наброску.
🔘Редактировать через чат с Gemini — поменять UI, подключить авторизацию и тд.
🔘IDE с авто-дополнением кода, функцией отладки, встроенным терминалом и полной поддержкой Firebase.
🔘Всё сразу подключено: Gemini API, Genkit, авторизация, логика — уже работает.
• Ссылка на [Firebase]
Обещают агентов-помощников, которые будут помогать с документацией и тестами. Но к ним нужно записаться в ранний доступ [тут].
На старте в Firebase Studio — дают 3 рабочих пространства бесплатно, а участникам Google Developer Program до 30. [Подробнее]
@tips_ai #tools #news
Новости по агентам
Genspark super agent - универсальный агент
Под капотом GPT-4o, o1, Claude, Gemini, DeepSeek, ElevenLabs, Kling 1.6, PixVerse 3.5, DreamMachine, Veo 2, Hunyuan,FLUX, Ideogram, Recraft, Dall-e 3, Imagen 3
——————————————
Agent S2 - опенсорсный агент на вашем компе
——————————————
Elevenlabs MCP - Озвучка, клонирование голоса, транскрибация, генерация звуков - всё работает в Claude, Cursor, Windsurf и др
——————————————
MCP Studio - легкое создание MCP серверов, нужен Anthropic API key
——————————————
unreal-mcp - MCP для создания игра на #UE
——————————————
Nanobrowser - мультиагентная ИИ-ситсема для веб-автоматизации, локальная альтернатива OpenAI Operator
——————————————
На HF появился пустой репозиторий Manus AI
#agent #mcp
Итоги уходящей недели, то, что имеет значение в России и мире
Криптовалюты и инвестиции
Глава ЦБ РФ предложила повысить ответственность за использование криптовалют в расчетах внутри страны.
Глава BlackRock, крупнейшего инвестфонда в мире, заявил, что будущее финансов за токенизацией активов.
Эмитент стейблкоина USDC объявил об IPO.
Deloitte выпустила отчет о стейблкоинах.
ИИ и ИИ-агенты
Исследование Meta* показало, что у ИИ формируется интуитивное понимание физического мира даже без использования LLM.
Лаборатория AGI Amazon представила систему ИИ-агентов, предназначенную для работы в браузерах.
Ученый ИИ-агент сделал 19 потенциальных научных открытий, 6 из которых уже подтверждены экспертами-людьми.
DeepMind ввела 6-месячное эмбарго на публикации своих стратегических работ о генеративном ИИ и разработала новый метод взаимодействия ИИ с человеком.
Google прогнозирует создание AGI до 2030 года и не видит ограничений для превосходства ИИ над человеком
DeepMind представили новый метов в обучении ИИ — алгоритм обучается как человек через "воображение" последствий своих действий.
Ex- сотрудник Tesla создал ИИ-агента для сверхбыстрого управления компьютером.
Anthropic опубликовала отчет о том, как люди используют ИИ.
DeepSeek оптимизирует вывод ИИ-моделей - новая статья.
OpenAI анонсировала выпуск модели с открытыми весами и привлекла $40 млрд при оценке в $300 млрд.
Meta* выпустила первые модели семейства Llama 4.
Midjourney релизнули V7 Alpha.
CAMEL-AI Trifecta: Представлены 3 новых проекта — Loong, OWL и CRAB, формирующие будущее систем ИИ-агентов.
OpenHands LM и Cloud - самая сильная 32B модель-агент для программирования и облачный сервис с бесплатными кредитами на $50.
MoshiVis - 1-я модель с открытым исходным кодом для разговора об изображениях в реальном времени.
Runway Gen-4 - новые модели ИИ для генерации медиа с высокой согласованностью.
Space tech
Космический стартап Аetherflux привлек $50 млн на коммерциализацию получения солнечной энергии из космоса.
Впервые немецкая частная компания осуществила запуск орбитальной ракеты с космодрома в Норвегии.
Робототехника, чипы
Китай опережает США в роботизации.
Представлена система тестирования робототехнических политик, решающая традиционные проблемы с необходимостью человеческого надзора.
SMIC из Китая начнет производство 5-нм чипов в 2026 году, несмотря на отсутствие EUV-оборудования.
AR/VR и нейроинтерфейсы
Согласно свежему отчету, рынок нейроинтерфейсов оценивается в $400 млрд, и его лидером является не Neuralink.
AR-очки от Meta с браслетом, реагирующим на электрические импульсы мышц.
Университет Беркли разработал нейропротез, который восстанавливает естественную, беглую, разборчивую речь для людей с параличом.
Прогнозы и научные достижения
Билл Гейтс о будущем труда: "Мы не рождены, чтобы работать".
Марк Цукерберг, Юрий Мильнер и Сергей Брин вручили ученым премии Breakthrough Prize.
*запрещенная в РФ организация.
https://outline-vpn.com бесплатный впн
ключ ss://YWVzLTEyOC1nY206c2hhZG93c29ja3M%3D@173.244.56.9:443#t.me%2FOutlineVpnOfficial%20%7C%20%282587%29%20%7C%20US