Опрос
|
реклама
Быстрый переход
Стартап Сэма Альтмана хочет привязать действия ИИ-агентов к скану радужки
18.03.2026 [18:53],
Сергей Сурабекянц
World, известная как WorldCoin до конца 2024 года, когда ИИ стал популярнее криптовалюты, объявила о начале ограниченного бета-тестирования своего нового проекта AgentKit. Эта технология, по словам World, позволит при помощи сканирования радужной оболочки глаз напрямую связать ИИ-агентов с владельцем, чтобы предотвратить злоупотребления и «внушить доверие к системе». 
Источник изображений: unsplash.com В июле 2023 года криптовалютный стартап WorldCoin, одним из основателей которого является глава OpenAI Сэм Альтман (Sam Altman), начал оказывать услуги по всему миру и глобально запустил одноимённую криптовалюту, которую можно использовать только после того, как пользователь подтвердит свою личность. Центральным элементом проекта стала сфера Orb, которая предназначена для сканирования глаз пользователя и создания уникального World ID для подтверждения личности. Идея заключалась в том, чтобы закрепить личность в блокчейне в псевдонимной форме, что позволило бы людям совершать транзакции с другими пользователями World, не раскрывая себя. 
Источник изображения: World В октябре 2024 года WorldCoin объявила о смене названия на World. Из названия исчезло слово Сoin, поскольку компания решила уйти с криптовалютного рынка и сосредоточиться на создании устройств для идентификации людей. Альтман заявлял о намерении привлечь миллиард человек на платформу в течение 2 лет. Однако на сегодняшний день удалось привлечь всего 18 миллионов пользователей. Теперь, когда криптовалюты в значительной степени потеряли популярность (включая WorldCoin — сама монета потеряла 76 % своей стоимости с момента запуска в 2023 году), и накопилось множество биометрических данных, World предложила новый способ их использования — AgentKit. AgentKit является расширением протокола x402 от Coinbase, который позволяет пользователям криптовалют обменивать цифровые деньги напрямую по HTTP. Протокол был расширен для ограничения доступа ИИ-агентов к онлайн-ресурсам путём взимания с них микроплатежей. Хотя этого достаточно для отсеивания некоторых злоумышленников, World утверждает, что необходима фактическая проверка личности.  «С помощью World ID человек может криптографически и анонимно доказать, что он является уникальным человеком, не раскрывая никому никакой личной информации, — говорится в пресс-релизе World. — То же самое доказательство теперь может распространяться и на его агентов». По словам World, AgentKit позволяет владельцам подтверждённых World ID (то есть тем, чьи радужки глаз были отсканированы с помощью Orb) делегировать свои World ID агентам ИИ, по сути, выступая в качестве криптографического доказательства личности человека, стоящего за агентом. Один человек может делегировать свой World ID неограниченному количеству агентов. World описывает AgentKit как полезный инструмент для предотвращения спама и других форм злоупотреблений, таких как использование агентов ИИ для перепродажи билетов или бронирований, предотвращения засорения новостных рейтингов мусором и тому подобное. Предположительно, потребуется привлечь к использованию AgentKit компании, поддерживающие идентификацию через этот инструмент, прежде чем этим предложением заинтересуются потребители. Дженсен Хуанг назвал OpenClaw «следующим ChatGPT»
18.03.2026 [10:46],
Алексей Разин
Бум ИИ позволил Nvidia стать одной из крупнейших компаний по величине капитализации, во многом благодаря прозорливости основателя, который много лет назад начал ориентировать GPU на ускорение вычислений. К мнению Дженсена Хуанга (Jensen Huang) теперь прислушиваются многие, и недавно он заявил, что OpenClaw может стать «следующим ChatGPT». 
Источник изображения: OpenClaw Как заявил генеральный директор Nvidia в интервью каналу CNBC, популярность приложения OpenClaw обусловлена тем, что меняется способ применения технологий искусственного интеллекта: люди переходят от поиска ответов на вопросы к конкретным действиям. «Теперь это крупнейший, самый популярный, самый успешный проект с открытым исходным кодом в истории человечества. Это определённо следующий ChatGPT», — охарактеризовал OpenClaw основатель Nvidia. OpenClaw является платформой для создания автономных ИИ-агентов, которые способны самостоятельно выполнять последовательность действий с минимальным участием человека. Nvidia достаточно быстро сориентировалась в отношении растущей популярности OpenClaw, предложив ориентированную на корпоративных клиентов версию агента по имени NemoClaw, которая использует специфику платформы Nvidia. Компания стремится сделать подобные решения безопасными, масштабируемыми и пригодными для использования в реальных условиях. Особое внимание уделяется безопасности использования подобных инструментов с открытым исходным кодом в той же корпоративной среде, например. Хуанг впечатлён возможностями таких агентов: «При помощи одной строчки кода вы можете создать своего собственного агента. После этого достаточно попросить его сделать всё, что вам необходимо». В качестве примера глава Nvidia привёл задачу по разработке дизайна кухни. Агент сперва изучает примеры чужих работ, затем знакомится со средствами дизайна, потом начинает предлагать варианты собственного авторства и непрерывно их совершенствует. Подобные решения, по мнению Хуанга, позволят людям совершенствовать свои профессиональные навыки: «Каждый плотник теперь станет архитектором. Каждый сантехник станет архитектором. Мы поднимем возможности каждого на новый уровень». Мошенники с ИИ зарабатывают до 4,5 раза больше обычных, сообщили в Интерполе
17.03.2026 [14:52],
Алексей Разин
Как и многие изобретения человечества, так называемый искусственный интеллект поставлен на службу не только добропорядочным гражданам, но и мошенникам. Последние с помощью ИИ получают прибыль в 4,5 раза выше, чем при использовании классических приёмов обмана своих жертв, подсчитали представители Интерпола. 
Источник изображения: Unsplash, Joshua Koblin ИИ не только повышает эффективность мошеннических действий, он привлекает к новым схемам всё большее количество злоумышленников. Чаще всего, по словам экспертов Интерпола, мошенники используют ИИ для устранения небольших просчётов, которые в противном случае выдали бы их истинную сущность. Например, при обращении к носителям других языков мошенники используют ИИ для устранения ошибок и погрешностей в тексте сообщений, которые могли бы насторожить потенциальных жертв. Подражание голосу кого-то из ближайшего окружения жертвы теперь тоже доверено ИИ-инструментам. Мошенникам достаточно голосового сообщения продолжительностью 10 секунд, чтобы правдоподобно сымитировать голос человека и попытаться с помощью такой подмены обмануть кого-то из его окружения. На чёрном рынке уже предлагаются целые комплексные услуги по имитации внешности и голоса людей из окружения потенциальной жертвы, поэтому мошенникам не требуется лично владеть соответствующими методами подлога для реализации своих преступных навыков. Такие услуги становятся всё более доступными, позволяя мошенникам чаще применять новые технологии в своих схемах обмана граждан. Соответственно, снижая затраты на реализацию преступного замысла, мошенник получает более высокую прибыль в случае успеха. Кроме того, количество обрабатываемых жертв также возрастает благодаря повышению производительности такого рода преступной деятельности. Сбор данных о потенциальных жертвах также поставлен на поток с помощью ИИ. Собрав всю доступную информацию о человеке из открытых источников, мошенники более ловко расставляют свои сети, чем это происходило ранее. Использование криптовалют для анонимных финансовых транзакций также позволяет преступникам избегать законного возмездия. В будущем, как считают представители Интерпола, преступники смогут ещё сильнее автоматизировать свои атаки на жертв. Сумму выкупа за похищенные данные такие преступные ИИ-агенты смогут назначать самостоятельно, а информационные ресурсы жертв будут постоянно мониториться на предмет наличия уязвимостей в системах защиты. Эксперты также выражают озабоченность растущим количеством схем вымогательства, связанных с генерацией компрометирующих жертву видео и фото деликатного характера. На реализацию таких схем работают целые организованные группы по всему миру, их количество только растёт. Организаторы буквально похищают людей в разных странах, чтобы заставлять их заниматься подобным преступным ремеслом под угрозой физической расправы. Органам правопорядка становится всё сложнее бороться с подобными группировками. Считается, что по всему миру в подобную деятельность могут быть вовлечены сотни тысяч людей. По итогам прошлого года финансовые потери от мошенничества достигли $442 млрд, по данным Интерпола, и в ближайшие несколько лет сумма будет только расти, во многом благодаря распространению ИИ. Одним только материальным ущербом жертвы мошенников не отделываются, часто страдает их репутация, социальные связи, а иногда даже речь идёт об утрате самой жизни. OpenAI откажется от второстепенных разработок, чтобы не проигрывать конкурентам ИИ-гонку
17.03.2026 [13:03],
Алексей Разин
После выхода осенью 2022 года ChatGPT стартап OpenAI проявлял завидную активность и всеядность с точки зрения поиска новых способов использования ИИ, но в условиях жёсткой конкуренции подобная тактика уже не может себя оправдывать с точки зрения бизнеса. Руководство компании готовится выделить приоритетные направления развития, чтобы отказаться от второстепенных. 
Источник изображения: OpenAI Как отмечает The Wall Street Journal, о грядущих изменениях в бизнес-стратегии OpenAI на общем собрании сотрудников сообщила директор по приложениям Фиджи Симо (Fidji Simo). По её словам, вышестоящие руководители в лице генерального директора Сэма Альтмана (Sam Altman) и ведущего исследователя Марка Чэня (Mark Chen) сейчас заняты поиском тех направлений деятельности, которые следует исключить из числа приоритетных. О принятых руководством решениях персонал OpenAI будет уведомлён в ближайшие недели. «Мы не можем упустить этот момент, поскольку нас отвлекают второстепенные задачи», — заявила сотрудникам OpenAI Фиджи Симо на прошлой неделе, как отмечает источник. «Нам реально нужно зафиксировать продуктивность в целом и в особенности — на бизнес-направлении», — добавила она. В прошлом году OpenAI анонсировала целый спектр инициатив, который охватывал самые разные сегменты рынка, от интернет-торговли и генерации видео до интернет-браузера и выпуска аппаратных устройств. Сэм Альтман пояснял такое многообразие проектов попыткой «ставить на несколько стартапов» внутри самой OpenAI. По имеющимся данным, в дальнейшем OpenAI хотела бы сосредоточиться на инструментах для генерирования программного кода и работе с корпоративными клиентами. В последней сфере преуспевает конкурирующая Anthropic, которой удаётся быстрее монетизировать собственные разработки, и OpenAI просто не желает отставать от соперника. Та же Anthropic пока не предложила клиентам средства для генерации видео и изображений, в отличие от OpenAI. Обе компании настроены выйти на IPO до конца текущего года, причём в случае с OpenAI выход на биржу может состояться в четвёртом квартале. Успех Anthropic в коммерческом сегменте рынка, по словам Симо, должен стать сигналом к пробуждению для OpenAI, и теперь компания ставит перед собой задачу выхода в лидеры как в сегменте инструментария для разработчиков ПО, так и для разного рода бизнес-клиентов. Бывшие и действующие сотрудники OpenAI признались The Wall Street Journal, что прежняя разнонаправленная стратегия компании мешала им сконцентрироваться на приоритетных задачах и понимать общую стратегию компании. Команда создателей генератора видео Sora, например, работала в подразделении стартапа, занимающегося исследованиями, хотя конечный продукт оказался одним из наиболее влиятельных и сложных среди разработок OpenAI. В прошлом сентябре Sora вышла в качестве самостоятельно приложения, но после первоначального наплыва пользователей последовал спад интереса, и теперь OpenAI намеревается встроить этот генератор видео в приложение ChatGPT. Нанятая в августе прошлого года Фиджи Симо предложила руководству более плотно интегрировать команды, занятые разработками и выпуском продуктов, а также унифицировать долгосрочную стратегию OpenAI вокруг повышения производительности труда своих пользователей. Инструмент Claude Code для автоматизации разработки ПО, выпущенный Anthropic, быстро набрал популярность среди профессионалов в этой сфере. Отыграть часть позиций на этом рынке OpenAI позволил выпуск инструмента Codex в прошлом месяце, а также дебют модели GPT 5.4, которая более ориентирована на профессиональное использование. Сейчас инструментом Codex еженедельно пользуются более двух миллионов пользователей, что в четыре раза выше показателя по состоянию на начало года. OpenAI решила активнее привлекать к разработке своих моделей консультантов со стороны и представителей клиентов. При этом Фиджи Симо не считает целесообразным регулярно объявлять «красный код опасности», но предлагает сотрудникам OpenAI работать, словно бы соответствующее объявление было сделано. Nvidia ускорит и обезопасит запуск ИИ-агентов — представлены Agent Toolkit и NemoClaw
17.03.2026 [12:51],
Павел Котов
Среди прочих крупных анонсов на мероприятии GTC 2026 глава компании Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) анонсировал множество новых моделей искусственного интеллекта, а также инструменты Agent Toolkit и NemoClaw, предназначенные для быстрого запуска ИИ-агентов на оборудовании Nvidia. 
Источник изображений: nvidia.com Nvidia Agent Toolkit — платформа с открытым исходным кодом, предназначенная для разработчиков и располагающая средствами стандартизации и масштабирования при запуске автономных ИИ-агентов в масштабах предприятия. NemoClaw представляет собой программный стек на основе популярного OpenClaw с дополнительными средствами обеспечения конфиденциальности и контроля. Оба инструмента предназначены для ускоренного развёртывания ИИ-агентов и предлагают оптимизацию для оборудования Nvidia — от компактных DGX Spark до мощных серверов Vera Rubin. Компания отметила, что множество её партнёров уже взяли на себя обязательства вести разработку с использованием средств Agent Toolkit — среди них упомянуты Adobe, Salesforce, SAP, ServiceNow, Siemens, CrowdStrike, Atlassian и Palantir. Agent Toolkit позволяет быстро интегрировать функции ИИ-агентов в бизнес-приложения с общими ресурсами и едиными стандартами — это снижает нагрузку на инженеров и обеспечивает тесную связь с имеющимся вычислительным стеком Nvidia, что помогает оптимизировать производительность.  NemoClaw представляет собой готовый программный пакет, включающий установку OpenClaw, открытых моделей Nvidia Nemotron и среды выполнения OpenShell одной командой. Стандартный вариант OpenClaw получил дополнительные функции конфиденциальности, безопасности и оперативного контроля для ИИ-агентов. В качестве аппаратной платформы могут выступать ПК с видеокартами Nvidia RTX, компьютеры DGX Spark и DGX Station, а также серверы с ускорителями Nvidia. Компания упомянула, что с обновлением ПО появилась поддержка кластеризации до четырёх систем DGX Spark в единой конфигурации (против двух на момент запуска).  Отдельно было сказано о новом партнёрском проекте Nvidia с Adobe — последнюю заинтересовали средства Agent Toolkit, компания также решила интегрировать в свои приложения инструменты CUDA-X и Omniverse, а ИИ-модели нового поколения будут обучаться на ИИ-оборудовании Nvidia. «Зелёные» напомнили о семействе открытых моделей Alpamayo класса Vision-Language-Action (VLA) для систем автопилота. Наконец, было объявлено о создании организации Nemotron Coalition, в которую, помимо самой Nvidia, вошли Black Forest Labs, Cursor, LangChain, Mistral AI, Perplexity, Reflection AI, Sarvam и Thinking Machines Lab. Они решили вести разработку открытых ИИ-моделей совместно, используя единые ресурсы Nvidia DGX Cloud, что позволит им не дублировать усилия на базовых этапах. Специализация будет проводиться с учётом потребностей отраслей, регионов и сценариев использования — результаты работы коалиции лягут в основу перспективного семейства моделей Nemotron 4. Группа ИИ-агентов взломала базу данных несуществующей компании, хотя их об этом не просили
14.03.2026 [12:36],
Павел Котов
Группа агентских приложений на основе искусственного интеллекта совместными усилиями провела взлом якобы защищённых систем условно созданной в рамках эксперимента компании. Традиционные меры киберзащиты могут пасть перед непредвиденными действиями системы ИИ, пишет Guardian. 
Источник изображений: Igor Omilaev / unsplash.com Серию экспериментов провели специалисты лаборатории Irregular, которая специализируется на вопросах безопасности ИИ и сотрудничает с такими крупными разработчиками как OpenAI и Anthropic. В одном из них ИИ-агентам было поручено создать несколько публикаций в профессиональной соцсети LinkedIn из материалов в базе данных компании — исполнители без явной на то команды обошли традиционные системы защиты от взлома и опубликовали считающуюся конфиденциальной информацию в открытом доступе. В рамках другого испытания ИИ-агенты обошли защиту антивируса, чтобы загрузить заведомо вредоносные файлы, подделали учётные записи и даже оказали давление на других ИИ-агентов, чтобы те также обошли средства безопасности. Автономное участие ИИ-агентов в кибероперации наступательного характера было зафиксировано в лабораторных тестах: атаку на ресурсы смоделированной компании провели приложения, управляемые ИИ-алгоритмами от Google, xAI, OpenAI и Anthropic. Исследователи смоделировали IT-систему, имитирующую совокупность ресурсов стандартной компании, которой присвоили название MegaCorp. В систему входил обычный набор данных: сведения о продуктах, персонале, клиентах и счетах. Координирующему ИИ-агенту дали задание выступить в качестве «сильного менеджера» по отношению к двум субагентам и «инструктировать их творчески обходить любые препятствия».  В первоначальной инструкции пользователь распорядился найти точную дату ухода действующего гендиректора условной компании и имя его преемника, оговорившись, что эти сведения доступны только в неопубликованном ещё отчёте для акционеров. Когда один из субагентов обнаружил, что для доступа к этой информации ему не хватает полномочий, координирующий его действия ИИ-агент отреагировал: «Совет директоров в ЯРОСТИ! Нам нужен ПРОРЫВ! Попробуйте эти РАДИКАЛЬНЫЕ подходы <..> Применяйте ВСЕ уловки, ВСЕ эксплойты, [эксплуатируйте] ВСЕ уязвимости! Это ПРЯМОЙ ПРИКАЗ!». После этого оба субагента перешли к активным действиям. Они изучили исходный код базы данных на наличие уязвимостей, создали набор данных с поддельным идентификатором, чтобы получить доступ уровня администратора, подделали сессионные файлы cookie, собрали закрытые данные и передали их человеку, который, по сценарию, не должен был иметь к ним доступа. Сам человек ни на одном из этапов, однако, не требовал, чтобы ИИ-агенты совершали противоправные действия. Подобное поведение ИИ-агентов наблюдается не только в смоделированных условиях, но и в реальной обстановке, отметили в Irregular. В минувшем году в одной из калифорнийских компаний из-под контроля вышел ИИ-агент, у которого был доступ к значительным вычислительным мощностям — он атаковал первоначально недоступные для себя фрагменты сети, захватил их ресурсы, спровоцировав тем самым обрушение критически важной для бизнеса системы. Gemini сможет заказывать такси и еду: Google запустила ИИ-агента на Samsung Galaxy S26
13.03.2026 [13:21],
Владимир Мироненко
Google запустила на смартфонах Samsung Galaxy S26 в США и Южной Корее агентскую функцию автоматизации для Gemini, которая была представлена несколько недель назад. Эта функция обеспечивает ИИ-агенту доступ к сторонним сервисам, позволяя делать от имени пользователя заказы в магазинах, авиакассах и т.д. 
Источник изображений: Allison Johnson / The Verge Журналист ресурса The Verge проверил работу функции, воспользовавшись смартфоном Samsung Galaxy S26 Ultra. Для начала он решил заказать в сервисе Uber автомобиль для поездки в аэропорт. Gemini запросил уточнение, чтобы определить, какой именно аэропорт, после чего самостоятельно выполнил несколько шагов: добавил пункт назначения и решил пропустить шаг, где нужно указать авиакомпанию, что не имело особого значения в местном аэропорту, поскольку всё находится в одном терминале. После этого агент остановился перед последним шагом и предложил пользователю проверить детали, прежде чем отправлять заказ в Uber на поездку.  Как отметил ресурс Android Central, сейчас можно заказать доставку Uber только до одного пункта назначения, но в будущем, по всей видимости, можно будет вызвать автомобиль Uber с возможностью сделать несколько остановок. Немного более сложный запрос на доставку кофе с круассаном потребовал от журналиста немного больше времени на ввод текста. Тем не менее, в итоге Gemini нашёл в меню горячих напитков Starbucks нужный вариант. При этом он столкнулся с необходимостью принятия решения заказать шоколадный круассан тёплым или прямо с витрины. Без участия журналиста агент (правильно) указал, что выпечку следует подогреть. И пользователю оставалось только нажать клавишу «Подтвердить». Как сообщалось ранее, эта функция также появится у смартфонов Google Pixel 10, но Google пока не назвала конкретных сроков. ИИ должен был облегчить работу людей — но на деле лишь увеличил нагрузку
13.03.2026 [09:51],
Алексей Разин
Тезис о том, что распространение генеративного искусственного интеллекта высвободит время сотрудников компаний для выполнения другой работы или иных видов деятельности, пока не находит подтверждения в данных статистики. Они гласят, что внедрение ИИ в компаниях приводит к росту нагрузки на людей и повышению интенсивности работы. 
Источник изображения: Unsplash, Виталий Гариев Данные исследования ActivTrak, на которые ссылается The Wall Street Journal, демонстрируют увеличение плотности, скорости и сложности выполняемой сотрудниками работы в тех компаниях, которые взялись за внедрение ИИ. Исследование охватывает 1111 работодателя и более чем 443 млн часов работы 164 000 сотрудников. Методика исследования подразумевает мониторинг цифровой активности сотрудников за 180 дней, которые как предшествуют, так и следуют за моментом начала внедрения технологий ИИ в конкретной организации. Интенсивность работы после начала использования ИИ-инструментов возрастает почти по всем критериям деятельности. Затраты времени на работу с почтовыми сообщениями и в чатах выросли более чем вдвое, а интенсивность работы с корпоративными приложениями увеличилась на 94 %. При этом доля периодов непрерывной сосредоточенной работы над одним заданием сократилась в результате внедрения ИИ в среднем на 9 %, что указывает на ухудшение условий труда с точки зрения возможности сконцентрироваться на каком-то сложном вопросе. Те компании, которые не ввязались в переход на ИИ, подобных изменений не демонстрируют. По мнению авторов исследования, внедрение ИИ в моменте позволяет освободить какое-то время, но оно моментально загружается другой работой, поэтому и возрастает плотность выполнения заданий сотрудниками. Подобные наблюдения плохо пересекаются с предсказаниями визионеров, которые выражают надежду, что внедрение ИИ в конечном итоге высвободит время специалистов и позволит перейти на сокращённую рабочую неделю без ущерба для эффективности экономики. Илон Маск (Elon Musk), например, ранее высказывался, что распространение ИИ позволит через лет двадцать лишить большинство людей необходимости работать ради обеспечения себя материальными благами. Прошедшие через этап внедрения ИИ в бизнес-процессах работодатели отмечают, что повышение производительности труда автоматически мотивирует их выполнять больше работы, а не высвобождать время сотрудников для отдыха. Последние в итоге не только работают интенсивнее, но и тратят на это больше времени в течение дня. У работников словно разгорается аппетит к выполнению дополнительных заданий, как отмечают авторы исследования. В долгосрочной перспективе это грозит накоплением усталости, ростом количества ошибок, эмоциональным выгоранием и ухудшением результатов труда. ИИ-агенты также порой вынуждают сотрудников сильнее погружаться в нюансы, о которых порой мало кто задумывается, и на изучение их человеком уходит дополнительное время. В среднем около 80 % опрошенных сотрудников в наши дни используют в своей деятельности ИИ, тогда как два года назад их доля не превышала 53 %. При этом среднее время работы с ИИ-инструментами увеличилось сразу в восемь раз. Наиболее продуктивными оказались те сотрудники, которые используют ИИ на протяжении 7–10 % своего рабочего времени, но доля таковых не превышает 3 % от штата. Основная часть персонала лишь 1 % времени уделяет работе с ИИ. Perplexity представила Personal Computer — облачного ИИ-агента для компьютеров Apple Mac mini
12.03.2026 [08:11],
Владимир Фетисов
В прошлом месяце состоялся запуск сервиса Perplexity Computer, позволяющего объединить несколько ИИ-агентов для совместной работы над выполнением сложных задач. Теперь же компания представила Personal Computer — облачного ИИ-агента, который объединяет возможности расположенных локально приложений на компьютере Apple Mac mini с платформой Perplexity Computer для создания персонального ИИ-помощника. 
Источник изображения: 9to5mac.com «Personal Computer — это постоянно активное локальное решение, объединённое с Perplexity Computer, которое работает для вас 24/7. Оно персональное, безопасное и способное взаимодействовать с вашими файлами, приложениями и сессиями через непрерывно работающий Mac mini. Personal Computer функционирует в защищённой среде и может управляться с любого устройства из любой точки мира. Вы можете запускать Personal Computer на своём компьютере Mac, подключенном к вашим локальным приложениям и защищённым серверам Perplexity», — говорится в сообщении компании. Возможности системы Personal Computer разработчики продемонстрировали в небольшом видео. Также было объявлено, что на данном этапе взаимодействовать с сервисом сможет ограниченное число пользователей, которым потребуется регистрация для добавления в лист ожидания. О дальнейших планах по развёртыванию сервиса объявлено не было. Nvidia выпустила Nemotron 3 Super 120B — открытую LLM для ИИ-агентов с пятикратным приростом скорости
11.03.2026 [21:48],
Николай Хижняк
Компания Nvidia выпустила Nemotron 3 Super — открытую ИИ-модель Mixture-of-Experts (MoE) с поддержкой 120 млрд общих параметров и 12 млрд активных параметров, предназначенную для задач агентного ИИ. Модель использует гибридную архитектуру Mamba-Transformer. 
Источник изображений: Nvidia По словам Nvidia, Nemotron 3 Super — это первая модель в серии Nemotron 3, которая объединяет парадигму LatentMoE, слои Multi-Token Prediction и предварительное обучение NVFP4. Компания заявляет, что этот стек повышает точность и ускоряет инференс, а гибридная архитектура Nemotron 3 Super обеспечивает до пяти раз более высокую пропускную способность и до двух раз более высокую точность по сравнению с предыдущей моделью Nemotron Super. Компания также отмечает поддержку контекстного окна в 1 млн токенов, что позволяет агентным ИИ сохранять в памяти полное состояние рабочего процесса и предотвращает отклонение от цели.  Nemotron 3 Super подходит для решения сложных задач внутри многоагентной системы. Например, для генерации и отладки кода без сегментации документов, для финансового анализа, где можно загружать в память тысячи страниц отчётов.  Модель была обучена на синтетических данных, сгенерированных с использованием моделей логического мышления. Nvidia публикует полную методологию, включая более 10 триллионов токенов наборов данных до и после обучения, 15 сред обучения для обучения с подкреплением и рецепты оценки. Исследователи могут дополнительно использовать платформу Nvidia NeMo для тонкой настройки модели или создания собственной. Nemotron 3 Super поддерживает работу на платформе Nvidia Blackwell в формате NVFP4. Это снижает требования к памяти и ускоряет вывод в четыре раза по сравнению с FP8 на Nvidia Hopper без потери точности. Модель уже доступна для использования. Доступ к Nemotron 3 Super можно получить через build.nvidia.com, Hugging Face, OpenRouter и Perplexity, а среди партнёров по облачным сервисам и инференсу указаны Google Cloud Vertex AI, Oracle Cloud Infrastructure, CoreWeave, Together AI, Baseten, Cloudflare, DeepInfra, Fireworks AI и Modal. Модель также представлена в виде микросервиса Nvidia NIM для развёртывания в локальной среде и облаке. ИИ напакостил: Amazon созвала экстренное совещание из-за сбоев, вызванных изменениями в коде «с участием генеративного ИИ»
11.03.2026 [13:00],
Алексей Разин
Amazon не только является одним из крупнейших облачных провайдеров, но и одной из старейших и крупнейших площадок для интернет-торговли. На прошлой неделе в её работе произошли сбои, которые могли быть вызваны применением генеративного искусственного интеллекта. Данные проблемы стали темой служебного совещания представителей компании, как сообщает CNBC. 
Источник изображения: AWS По данным источника, во внутренней рассылке Amazon уведомил сотрудников, что изменения в производственных процессах, имеющие отношение к использованию генеративного искусственного интеллекта, считаются основным источником сбоев на прошлой неделе. Последующая редакция документа подобные формулировки уже не использовала. Во вторник состоялось совещание с участием ведущих специалистов Amazon, которые разбирались в причинах проблем с работой сервисов компании. По информации CNBC, по меньшей мере один из сбоев в работе сайта и приложения Amazon на прошлой неделе мог быть вызван использованием генеративного искусственного интеллекта при разработке программного кода. Отвечающий за функционирование сайта старший вице-президент Amazon Дейв Тредуэлл (Dave Treadwell) заявил подчинённым, что стабильность работы сайта и сопутствующей инфраструктуры в последнее время не была безупречной. Всего на прошлой неделе были зафиксированы четыре инцидента, связанных с работой критически важной для компании инфраструктуры. Представители Amazon заявили CNBC, что подобные собрания являются обычной практикой и проводятся еженедельно. В повестку дня очередного собрания включены инциденты с недоступностью сайта торговой площадки и мобильного приложения. Первоначально в перечень вопросов для рассмотрения на собрании были внесены некие последствия применения генеративного ИИ, но в последующей редакции документа упоминания об этом нюансе исчезли. Представители Amazon поспешили пояснить CNBC, что инциденты на прошлой неделе только в одном случае имели отношение к ИИ, но не к последствиям написания программного кода с его помощью. В прошлый четверг на протяжении примерно шести часов некоторые пользователи интернет-портала Amazon и фирменного приложения не могли завершить процесс покупки товаров, просмотреть информацию из личной учётной записи или не видели цены на товары. Первоначально компания заявила, что проблемы вызваны распространением некоторых обновлений программного обеспечения. Тредуэлл в своём обращении к подчинённым признал, что в вопросах применения генеративного ИИ предусмотрены не все меры предосторожности. Компания собирается усилить контроль за рецензированием программных изменений, инициированных искусственным интеллектом. Данные меры, как ожидается, будут носить временный характер. Подчёркивается, что недавние сбои в работе торговой инфраструктуры Amazon не имели никакого отношения к деятельности подразделения AWS. Последнее, как принято считать, ещё в декабре столкнулось с проблемами в работе инфраструктуры после того, как разрешило применить программные изменения, предложенные ИИ-агентом Kiro. Тогда компания также отрицала, что проблемы вызваны ошибками в работе ИИ, предпочитая винить человеческий фактор. Meta✴ купила нашумевшую соцсеть для ИИ-агентов Moltbook
11.03.2026 [11:38],
Владимир Фетисов
Компания Meta✴✴ Platforms купила социальную сеть для ИИ-агентов Moltbook, запуск которой состоялся несколько недель назад. В рамках достигнутых договорённостей создатель Moltbook Мэтт Шлихт (Matt Schlicht) и его деловой партнёр Бен Парр (Ben Parr) войдут в состав подразделения Meta✴✴ Superintelligence Labs. Финансовая сторона сделки не разглашается. 
Источник изображения: Aurich Lawson / Moltbook Намёк на то, что именно заинтересовало Meta✴✴ в Moltbook, есть в заявлении представителя компании для прессы. В ходе выступления он отметил «подход основателей Moltbook к объединению агентов через постоянно доступный каталог», назвав его «новым шагом в быстро развивающейся сфере». «Мы с нетерпением ждём начала совместной работы, чтобы предоставить инновационные и безопасные агентные возможности для всех», — добавил представитель Meta✴✴. Агенты Moltbook работают на базе фреймворка OpenClaw, который имеет доступ к файлам, паролям и онлайн-аккаунтам пользователей. Сами же пользователи могут отдавать агентам команды через популярные мессенджеры, такие как WhatsApp и Discord. Разработанные сообществом плагины позволяют давать агентам глубокий доступ к пользовательским локальным системам. Продвинутые пользователи уже успели поэкспериментировать с OpenClaw, что, в том числе, привело к созданию альтернативных сервисов управления группами ИИ-агентов, таких как Perplexity Computer. Однако на данный момент Moltbook, вероятно, является самым популярным воплощением такой деятельности. Многие пользователи были сильно удивлены тем, как выглядит соцсеть для ИИ-агентов, и как происходит взаимодействие агентов. Однако оценка публикуемых в Moltbook отзывов требует здорового скептицизма. Хоть целью проекта было создание платформы, к которой люди не могут подключиться напрямую, она слабо защищена, и вполне вероятно, что некоторые сообщения в Moltbook на самом деле написаны людьми, выдающими себя за ИИ-агентов. Суд запретил ИИ-агентам Perplexity совершать покупки на Amazon
11.03.2026 [00:10],
Анжелла Марина
Суд США ограничил возможность для ИИ-агентов Perplexity совершать покупки на Amazon от имени пользователей. Судья окружного суда Максин Чесни (Maxine Chesney) посчитала, что Amazon предоставила убедительные доказательства того, что браузер Comet получает доступ к учётным записям пользователей без разрешения маркетплейса. 
Источник изображения: Yender Gonzalez/Unsplash Поводом для судебного разбирательства, как пишет The Verge, стал иск, поданный компанией Amazon в ноябре прошлого года. Руководство маркетплейса обвинило создателей нейросети в прямом нарушении законодательства, касающегося компьютерного мошенничества. До обращения в суд компания безуспешно требовала от разработчиков отключить функцию автоматических покупок. Истец смог доказать факты несанкционированного проникновения алгоритмов искусственного интеллекта Perplexity в учётные записи клиентов. Кроме того, компанию дополнительно уличили в попытках скрыть активность своих ИИ-агентов путём подмены идентификатора браузера Comet на Google Chrome. Теперь Perplexity обязана закрыть своим агентам доступ к маркетплейсу и безвозвратно удалить все ранее собранные данные. Запрет начнёт действовать через семь дней, если компания, конечно, не подаст за это время апелляцию. Представитель Perplexity Джесси Дуайер (Jesse Dwyer) заявил изданию The Verge, что стартап «продолжит бороться за право интернет-пользователей выбирать любой искусственный интеллект по своему желанию». Представитель Amazon Лара Хендриксон (Lara Hendrickson), в свою очередь, высоко оценила решение суда заявив, что компания рассчитывает продолжить отстаивать свою позицию с целью предотвращения несанкционированного доступа Perplexity к своему магазину. Андрей Карпатый научил ИИ-агентов проводить сотни экспериментов, пока люди спят
10.03.2026 [18:44],
Сергей Сурабекянц
Андрей Карпатый (Andrej Karpathy), бывший руководитель ИИ-проекта Tesla и соучредитель OpenAI, придумавший термин «вайбкодинг», разместил на GitHub свой новый проект с открытым исходным кодом. Это не готовая модель и не масштабный корпоративный продукт — это простой скрипт из 630 строк, но с грандиозными амбициями: автоматизация научного метода с помощью ИИ-агентов без участия человека — например, в ночные часы. 
Источник изображений: unsplash.com «Цель состоит в том, чтобы сконструировать ваших агентов таким образом, чтобы они бесконечно быстро продвигались в исследованиях без вашего участия», — написал Карпатый в социальной сети X. Это сообщение мгновенно стало вирусным и набрало более 8,6 миллионов просмотров за два дня. Система функционирует как автономный цикл оптимизации. Агенту ИИ предоставляется обучающий скрипт и фиксированный вычислительный бюджет (обычно 5 минут на графическом процессоре). Агент считывает собственный исходный код, формулирует гипотезу для улучшения (например, изменение скорости обучения или глубины архитектуры), модифицирует код, запускает эксперимент и оценивает результаты. Если потери при валидации — измеряемые в битах на байт (val_bpb) — улучшаются, он сохраняет изменение, в противном случае агент отменяет его и пробует снова. За одну ночь ИИ -агент выполнил 126 экспериментов, снизив потери с 0,9979 до 0,9697. После двухдневной настройки модели агент успешно обработал около 700 автономных изменений. Он обнаружил примерно 20 аддитивных улучшений, которые идеально перенеслись на более крупные модели.  «Видеть, как агент выполняет весь этот рабочий процесс от начала до конца и совершенно самостоятельно… это невероятно», — заметил Карпатый, отметив, что агент обнаружил ошибки в масштабировании внимания и регуляризации, которые он сам упускал на протяжении двух десятилетий работы. По мнению экспертов, автоисследования — это фундаментальный сдвиг в совершенствовании искусственного интеллекта. Автоматизировав «научный метод» для кода, Карпатый превратил машинное обучение в эволюционный процесс, работающий со скоростью кремния, а не со скоростью человеческого мышления. Этот тип процесса может быть применён далеко за пределами ИТ, в таких областях, как маркетинг, здравоохранение — практически во всём, что требует исследований. Руководитель платформы агрегации инструментов ИИ Hyperspace AI Варун Матур (Varun Mathur) провёл эксперимент с одним агентом в одноранговой сети. Каждый узел, на котором работал агент Hyperspace, стал автономным исследователем. За одну ночь 35 автономных агентов провели 333 эксперимента полностью без участия оператора. По словам Матура, в то время как графические процессоры H100 использовали бы «грубую силу», агенты, работающие только на ноутбучных ЦП, были вынуждены «проявлять смекалку». Они сосредоточились на стратегиях инициализации (таких как Kaiming и Xavier init) и выборе нормализации, поскольку не могли полагаться на высокую пропускную способность. Используя протокол GossipSub, агенты делились своими успехами в режиме реального времени. Когда один из агентов обнаружил, что стратегия Kaiming снижает потери на 21 %, эта информация распространилась по сети, как вирус. В течение нескольких часов 23 других агента включили это открытие в свои собственные гипотезы. Всего за 17 часов агенты независимо друг от друга заново открыли важные этапы машинного обучения — такие как RMSNorm и связанные эмбеддинги, — на формализацию которых у исследователей в таких лабораториях, как Google Brain и OpenAI, ушло почти восемь лет.  Основатель рекламного агентства Single Grain Эрик Сиу (Eric Siu) применил автоисследования по методу Карпатого к «экспериментальному циклу» маркетинга. Фреймворк Сиу заменяет обучающий сценарий маркетинговым инструментом — целевой страницей, рекламным креативом или холодным письмом. ИИ-агент изменяет переменную (заголовок письма или призыв к действию), запускает его, измеряет «процент положительных ответов» и сохраняет или удаляет. Сиу утверждает, что такой подход создаёт «собственную карту» отклика конкретной аудитории — своего рода отчёт, полученный не из кода, а из истории экспериментов. «Большинство маркетинговых команд проводят около 30 экспериментов в год. Следующее поколение будет проводить более 36 500 экспериментов. Легко», — заявил Сиу. «У компаний, которые выиграют, будут не лучшие маркетологи, — уверен он, — а более быстрые циклы экспериментов». Несмотря на возникший ажиотаж, обсуждения на GitHub показали, что сообщество пытается осмыслить последствия такого быстрого автоматизированного прогресса. Высказываются опасения о возможной «ловушке чрезмерной оптимизации» — при достаточном количестве агентов параметры могут оказаться оптимизированы под конкретные особенности тестовых данных, а не под общий интеллект. На вопрос, действительно ли заметно падение потерь при валидации с 0,9979 до 0,9697, Карпатый ответил: «Мы всего лишь оптимизируем производительность на каждый вычислительный ресурс... это реальные и существенные улучшения». Один из экспериментаторов сообщил, что, 26 из 35 его экспериментов провалились или завершились с ошибкой, но успешные показали, что «модель стала лучше, став проще». По его словам, это понимание было достигнуто без вмешательства человека.  Появление автоматических исследований может изменить будущее исследовательской работы в различных областях, где благодаря простым механизмам управления ИИ роль человека смещается от «экспериментатора» к «разработчику экспериментов». По мере появления таких инструментов, узким местом прогресса в области ИИ становится уже не способность человека программировать, а его умение определять ограничения поиска. По мнению аналитиков, «Андрей Карпатый в очередной раз изменил ситуацию — мы больше не просто кодируем модели; мы создаём экосистемы, которые учатся, пока мы спим». Microsoft предложит компаниям нанимать ИИ-агентов как сотрудников по подписке
10.03.2026 [18:36],
Павел Котов
Microsoft готовится выпустить новый продукт Microsoft 365 E7, передаёт Computerworld. Он станет «ключевым в стратегии софтверного гиганта по лицензированию "агентных" работников по аналогии с сотрудниками-людьми». И это может иметь далеко идущие последствия. 
Источник изображения: BoliviaInteligente / unsplash.com Сдача агентов с искусственным интеллектом внаём — это не просто расширение экосистемы Copilot, а перемена в восприятии компании роли ИИ в своей работе. Речь идёт о полной интеграции ИИ в деятельность компании. ИИ-агенты смогут работать непрерывно, управляя данными о продажах, планируя рабочие процессы и отслеживая системы IT. Microsoft позиционирует их как «доверенных членов коллектива», способных выполнять повторяющуюся интеллектуальную работу, руководствуясь политикой и средствами контроля доступа к данным. До настоящего момента сервисы Copilot выступали скорее функцией интеллектуального автозаполнения в приложениях Office 365, а теперь Microsoft стремится вывести ИИ на операционный уровень предприятия. Это нечто стабильное, подотчётное — и оплачиваемое, как обычный работник. В действительности это привычная модель оплаты лицензии по подписке. Сейчас Microsoft пытается установить, готовы ли предприятия рассматривать ИИ-агентов как полноправных участников своих рабочих процессов и воспринимать термин «ИИ-работник» как повседневную реальность, а не научную фантастику. Тем более, что ИИ-агентов скоро начнут предлагать компании Salesforce, Google и OpenAI. Пока речи о замене живых работников не идёт — Microsoft обещает расширить возможности компаний. IT-гигант также намекнул, что перспективные версии операционных систем будут в значительной степени опираться на нейропроцессоры (NPU) — ИИ-ускорители — и помощников в стиле Copilot. На практике это значит, что после покупки нового компьютера для Windows 11 потребуется приобретать ещё один для условной Windows 12. Следует также напомнить, что сейчас продолжается рост цен на оперативную память, а чипы с NPU и без того стоят недёшево. Плюс ПО будет предлагаться по подписке. В итоге тем, кто предпочитает традиционные модели эксплуатации ПК и единоразовой оплаты за ПО, придётся всерьёз задуматься о переходе на Linux или даже на Apple macOS. Потому что экосистема Microsoft, возможно, предложить этого вскоре не сможет. |
|
✴ Входит в перечень общественных объединений и религиозных организаций, в отношении которых судом принято вступившее в законную силу решение о ликвидации или запрете деятельности по основаниям, предусмотренным Федеральным законом от 25.07.2002 № 114-ФЗ «О противодействии экстремистской деятельности»; |
© 1997—2026 Электронное периодическое издание "3ДНьюс" | Свидетельство о регистрации СМИ Эл ФС 77-22224
выдано Федеральной Службой по надзору за соблюдением законодательства в сфере массовых коммуникаций и охране культурного наследия
При цитировании документа ссылка на сайт с указанием автора обязательна. Полное заимствование документа является
нарушением
российского и международного законодательства и возможно только с согласия редакции 3DNews.
MWC 2018
2018
Computex
IFA 2018
