Немецкий стартап в области робототехники Agile Robots обучает свои машины, снимая видео, где люди выполняют различные задачи — это помогает восполнить дефицит данных, сдерживающий развитие промышленной автоматизации.

Обзор HONOR Pad X9b Max: универсальный большой планшет с антибликовым экраном

Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)

Мастерская локальных ИИ: салат картофельный с Qwen3.8

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Компьютер месяца, спецвыпуск: выбираем мини-ПК для работы и развлечений в эпоху дефицита чипов памяти

Источник изображения: agile-robots.com

В рамках проекта Robot Academy сотрудники компании снимают на видео, как они выполняют те или иные задачи, фиксируя движения рук и пальцев. Agile Robots объединяет эти материалы с дополнительными обучающими данными, после чего роботы отрабатывают движения в виртуальной среде. «Если люди могут учиться в школе, почему этого не могут делать роботы?» — задался вопросом гендиректор компании Чжаопэн Чэнь (Zhaopeng Chen).

В Европе и других регионах появилось множество стартапов, которые стремятся внедрить на производствах человекоподобных и других роботов для повышения производительности и снижения затрат. Работа на таких предприятиях может быть сопряжена с выполнением повторяющихся операций, которые поддаются автоматизации легче, чем задачи в других сферах реальной жизни. Но внедрение технологий идёт медленно, потому что роботы с трудом справляются даже с самыми простыми задачами — отчасти из-за нехватки обучающих данных.

Чтобы освоить ту или иную задачу, роботам могут потребоваться несколько тысяч попыток, и даже при незначительном изменении условий машинам придётся учиться заново, тогда как квалифицированные рабочие используют опыт, накопленный за всю жизнь. Agile Robots основали в Мюнхене в 2018 году исследователи Германского центра авиации и космонавтики. К настоящему моменту компания привлекла $1,5 млрд инвестиций и внедрила 20 000 своих систем.

Планы по дальнейшему привлечению средств господин Чэнь комментировать отказался, но отметил, что новые вливания ожидаются «очень скоро». Ранее стало известно, что компания ведёт переговоры о привлечении ещё $800 млн при участии SoftBank Group.

Подразделение Google Cloud представило на конференции Gemini at Work 2026 новый продукт под названием Gemini agent — это агент с искусственным интеллектом, предназначенный для корпоративных пользователей. Он доступен в приложении Gemini Enterprise, пакете Workspace и в ряде других сервисов. Ему достаточно «ставить цели, а не давать пошаговые инструкции» — Gemini agent может отвечать на вопросы, выполнять интеллектуальную работу, создавать медиаконтент, писать и запускать код.

Компьютер месяца, спецвыпуск: выбираем мини-ПК для работы и развлечений в эпоху дефицита чипов памяти

Обзор HONOR Pad X9b Max: универсальный большой планшет с антибликовым экраном

Мастерская локальных ИИ: салат картофельный с Qwen3.8

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Источник изображений: Google

«Если руководитель присылает вам письмо с просьбой подготовить презентацию с последними данными по проекту, Workspace Intelligence идентифицирует это как задачу, которую можно делегировать, и предлагает одним нажатием кнопки передать её Gemini-агенту», — приводит пример Google. ИИ-агент может также организовать мероприятие с коллегами, самостоятельно определив их состав по предыдущим мероприятиям, проверив их календари и инициировав переписку для согласования удобного времени.

Gemini agent способен выступать в роли сотрудника компании и выполнять функции, предусмотренные конкретной должностью. Он выполняет задачи, подбирая наиболее подходящие модели — помимо семейства Google Gemini, это также модели Anthropic Claude; в перспективе появятся и другие, проприетарные и открытые. Для решения многоэтапных задач подключаются субагенты; поддерживается работа с различными сторонними инструментами. Задачи могут быть долгосрочными и занимать несколько часов и даже дней.

ИИ-агент работает в облаке, обращаясь к «единому набору данных памяти, контекста и общему графу персонализации». Доступны четыре типа памяти:

• сессионная память — ориентирована на текущую задачу, даже если она выполняется несколько дней;
• семантическая память — «структурированная база знаний, формируемая в процессе чтения документов, общения с людьми и взаимодействия с другими агентами»;
• процедурная память — «информация, как выполняется работа, в том числе навыки, которые агент вырабатывает сам для себя»;
• эпизодическая память — «всё, что было сделано ранее».

Чтобы вызвать Gemini agent, его необходимо упомянуть как «@Gemini» в Gmail, «Google Документах», «Таблицах», «Презентациях» и «Чате». Он доступен на любых устройствах через различные каналы, включая командную строку, Google Workspace, Slack и Microsoft 365; при помощи API можно подключать сторонние приложения, в том числе без графического интерфейса. Сейчас Gemini agent находится на стадии закрытого предварительного тестирования, в перспективе он появится у корпоративных клиентов Google Workspace на некоторых тарифных планах семейств Business и Enterprise.

Крупнейший контрактный производитель чипов США нашёл новое применение своему заводу в штате Нью-Йорк. Он будет задействован для выпуска кремниевых мостов, используемых при производстве передовых чипов компанией TSMC, включая применяемые в инфраструктуре ИИ.

Мастерская локальных ИИ: салат картофельный с Qwen3.8

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Компьютер месяца, спецвыпуск: выбираем мини-ПК для работы и развлечений в эпоху дефицита чипов памяти

Обзор HONOR Pad X9b Max: универсальный большой планшет с антибликовым экраном

Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)

Источник изображения: GlobalFoundries

Зародившаяся весной 2009 года на основе немецких предприятий AMD компания GlobalFoundries на первых порах грезила освоением передовых техпроцессов и превращением в одного из крупнейших контрактных производителей чипов в мире, но к 2018 году поняла, что путь к освоению 7-нм технологии оказался слишком долгим и затратным, а потому решила сосредоточиться на более зрелых технологиях типа 12-нм.

На этой неделе стало известно о вовлечении GlobalFoundries в расширяющуюся активность по выпуску передовых ИИ-чипов. Эта компания должна будет наладить, по словам её представителей, выпуск кремниевых мостов для передовых ИИ-компонентов, производимых тайваньской TSMC. Эти кремниевые подложки позволяют связать вычислительные компоненты и микросхемы памяти в рамках одной упаковки, а также наладить между ними обмен данными на высоких скоростях. Для соответствующих нужд GlobalFoundries будет использовать своё предприятие в штате Нью-Йорк.

Соглашение между GlobalFoundries и TSMC рассчитано на пять лет, оно подразумевает, что упоминаемое предприятие в штате Нью-Йорк будет расширено. Эта площадка станет первым поставщиком таких кремниевых мостов на территории США, используемых при выпуске передовых с точки зрения пространственной компоновки чипов. Перед началом основной торговой сессии в США акции GlobalFoundries на этих новостях успели вырасти в цене на 4 %.

Массовое производство этих компонентов GlobalFoundries начнёт наращивать в первой половине 2028 года. Считается, что сделка с TSMC позволит заложить основу для будущего расширения профильных мощностей GlobalFoundries. В условиях возникновения физических ограничений по площади монолитных кристаллов, переход к многочиповой упаковке со сложной пространственной компоновкой давно стал разумным способом повышения быстродействия полупроводниковых компонентов. Спрос на кремниевые мосты в такой ситуации наверняка будет расти и дальше. С другой стороны, нехватка мощностей по упаковке чипов с использованием передовых методов становится узким местом для всей полупроводниковой отрасли, и эту проблему тоже надо решать.

Разработчик по имени Брэндон Томас (Brandon Thomas) объявил об инициативе, в рамках которой он при помощи искусственного интеллекта ведёт разработку программ, призванных в точности скопировать внешний вид и функциональность наиболее популярных приложений Adobe. Все свои продукты он опубликует как бесплатные проекты с открытым исходным кодом.

Мастерская локальных ИИ: салат картофельный с Qwen3.8

Обзор HONOR Pad X9b Max: универсальный большой планшет с антибликовым экраном

Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Компьютер месяца, спецвыпуск: выбираем мини-ПК для работы и развлечений в эпоху дефицита чипов памяти

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Источник изображений: Artcraft

Проект Artcraft стартовал в прошлом году — первоначально он позиционировался как инструмент «управляемого ИИ» для художников, позволяющий с высокой точностью редактировать созданные нейросетями изображения и видео уже после их генерации. Впоследствии разработчик объявил о смене курса: теперь проект представляет собой набор из семи программ с исходным кодом, воссоздающих интерфейс и инструментарий Adobe Photoshop, Illustrator, Premiere, Lightroom, After Effects, InDesign и Acrobat Pro.

При разработке аналогов проприетарного ПО от Adobe он использует модель Anthropic Claude Opus 5.5 — код создаётся на языке Rust, есть версия WebAssembly для работы в браузере. Посетители интернет-сообществ поспешили указать энтузиасту на многочисленные недостатки в его программах, но тот заверил, что сейчас они находятся в «очень ранней альфа-версии» и вскоре перерастут в продукт, ничем не уступающий по функциональности разработкам Adobe.

Сначала он пообещал, что в течение месяца добьётся 100-процентного паритета с продуктами Adobe в отношении набора функций; впоследствии скорректировал свой прогноз в сторону 99-процентного паритета за несколько месяцев, но всё-таки не лет. Сам автор проекта, по его собственным словам, имеет около десяти лет опыта работы над масштабными проектами на языке Rust. К новому проекту его подтолкнула практика Adobe, предусматривающая штрафы для пользователей, которые отменяют подписку.

Разработка полностью бесплатных продуктов, распространяемых с лицензиями MIT и Apache, финансируется за счёт продажи доступа к существующей модели визуального ИИ и IDE под названием Artcraft — этот инструмент предлагается в приложениях как одна из опций генератора изображений наряду с другими моделями. Наличие постоянного источника дохода гарантирует, что проект не будет заброшен.

Брэндон Томас — не единственный программист, который решил методом обратного проектирования воссоздавать коммерческое ПО без прямого копирования его исходного кода. Сама по себе эта деятельность юридически считается допустимой, но у Adobe могут возникнуть претензии по поводу копирования фирменного стиля, если новые приложения будут слишком сильно напоминать привычный внешний вид и интерфейс продуктов Adobe. Томас говорит, что в перспективе и рядовые разработчики смогут создавать копии популярных приложений и издавать их с открытым исходным кодом, чтобы «вернуть себе интернет и навсегда взять технологии под свой контроль».

Эпоха традиционного ПО окончена, провозгласил он. «Мы заменим „Google Поиск“, создадим собственные смартфоны и выстроим более качественную инфраструктуру. Мы уберём всю рекламу и избавим весь технологический мир от засилья низкокачественных решений», — пообещал энтузиаст.

Microsoft превратит Windows в систему, где рядом с пользователем будут работать ИИ-агенты. Copilot с разрешения владельца получит доступ к локальным файлам и недавней активности, чтобы понимать контекст работы и выполнять поручения. Эти возможности начнут появляться на Copilot+ PC в ближайшие месяцы.

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)

Компьютер месяца, спецвыпуск: выбираем мини-ПК для работы и развлечений в эпоху дефицита чипов памяти

Мастерская локальных ИИ: салат картофельный с Qwen3.8

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Обзор HONOR Pad X9b Max: универсальный большой планшет с антибликовым экраном

Источник изображений: blogs.windows.com

За безопасную работу ИИ-агентов отвечает технология Microsoft Execution Containers (MXC): в изолированной среде ИИ-агенту можно ограничить доступ к файловым и сетевым ресурсам прямо во время работы. Традиционные песочницы плохо подходят для ИИ-агентов, потому что их потребности в доступе могут меняться в зависимости от задач. Windows предлагает разные уровни изоляции: на уровне отдельных процессов, виртуальных машин, WSL и Windows 365. Поддержка MXC уже реализована для OpenAI Codex, GitHub Copilot, OpenClaw, Replit, LM Studio и Nvidia OpenShell — на очереди Anthropic Claude Code, Box, Egnyte, Manus, Perplexity, Raycast и другие. Готовится к выпуску приложение ИИ-агента Meta✴✴ Muse для Windows.

Вычисления Microsoft предлагает распределять между компьютером и облаком — это компания называет «гибридным интеллектом». Подходящую часть работы будут выполнять локальные модели, остальную — серверные. Однако локальная модель не делает весь процесс автономным: агент по-прежнему может обращаться к сетевым сервисам.

На ПК начнут работать более мощные ИИ-модели. Квантизованная до трёхбитного представления MAI Code 1.1 Flash размером 137 млрд параметров сможет запускаться локально и занимать на 80 % меньше места в памяти с контекстом до 260 тыс. токенов. Готовятся локальные варианты ИИ-моделей Nvidia Nemotron на 70 млрд и DeepSeek V4 Flash на 284 млрд параметров.

Для запуска локальных моделей разрабатывается среда выполнения Windows ML, которая распределяет ресурсы центрального, графического и нейропроцессора — она получит поддержку llama.cpp. Разработчики смогут запускать большее число открытых моделей. В Windows также появится интеллектуальная маршрутизация для выбора между локальными и облачными моделями. На GitHub есть система HydraFusion, которая выбирает подходящие для конкретных задач модели в облаке — теперь будут учитываться и локальные. Эта функция появится в GitHub Copilot, Visual Studio Code и инструментах командной строки Copilot.

На ПК с поддержкой ИИ расширятся возможности Copilot — интеллектуальный помощник сможет учитывать содержимое файлов и недавние операции на ПК, выполнять в Windows множество операций: организовывать файлы, проводить диагностику, устранять неполадки, обращаться к локальным моделям ИИ и выступать помощником в написании кода. Предусмотрен постоянно запущенный личный ИИ-агент Autopilot.

Вводится направление компьютеров для разработчиков, создателей контента и специалистов по ИИ — здесь центральное место занимает платформа Nvidia RTX Spark с мощным графическим процессором и большим объёмом унифицированной памяти. Свои ПК на этой платформе представили Asus, Dell, HP, Lenovo, MSI и сама Microsoft — Surface Laptop Ultra со 128 Гбайт памяти может локально запускать модели размером до 120 млрд параметров. Windows сможет работать и на мощных рабочих станциях Nvidia DGX Station на платформе GB300 Grace Blackwell Ultra — его ресурсов хватит и на модели с более чем 1 трлн параметров, в том числе Llama 4 Maverick, Kimi K2.6 и DeepSeek V4 Pro, а также на одновременную работу 32 и более ИИ-агентов.

Обновляются базовые функции Windows. Приложение поиска на панели задач теперь может выполнять действия напрямую без необходимости открывать настройки или программы: включать тёмную или светлую темы, регулировать яркость, сворачивать окна и отправлять сообщения. В поиске появится Copilot — ИИ-помощник сможет давать ответы прямо в выдаче и по необходимости запускать собственное приложение Copilot.

Интеграция Nvidia RTX Spark будет способствовать развитию игр на платформе Arm — предусмотрены поддержка трассировки лучей, DirectStorage и других функций. Gears of War: E-Day получит поддержку предварительно скомпилированных шейдеров Advanced Shader Delivery. На компьютерах с Arm-процессорами уже доступны или заявлены Fortnite, Alan Wake 2 и World of Warcraft: Forever; на очереди League of Legends, Valorant, PUBG: Battlegrounds и Genshin Impact; в 2027 году платформу Nvidia RTX Spark будет поддерживать Call of Duty.

Anthropic сообщила о выпуске модели искусственного интеллекта Claude Haiku 5.5, которая занимает положение младшей в линейке. Она предназначена для выполнения больших объёмов задач, где важна экономическая эффективность. По сравнению с Haiku 4.5 цены на эксплуатацию новинки значительно снизились.

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)

Обзор HONOR Pad X9b Max: универсальный большой планшет с антибликовым экраном

Мастерская локальных ИИ: салат картофельный с Qwen3.8

Компьютер месяца, спецвыпуск: выбираем мини-ПК для работы и развлечений в эпоху дефицита чипов памяти

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Источник изображений: anthropic.com

Anthropic Claude Haiku 5.5 надёжно справляется с быстрыми и повторяющимися операциями: создание кратких сводок, сжатие контекста, выполнение запросов к базам данных и классификация информации. Модель хорошо работает в связке со старшими моделями Sonnet 5.5 и Opus 5.5 в качестве вспомогательного ИИ-агента при написании кода. Будучи самой быстрой в ассортименте разработчика, она предназначается для задач, критичных к скорости отклика — например, при взаимодействии с браузером или работе в реальном времени в службе поддержки.

Стоимость эксплуатации Claude Haiku 5.5 по сравнению с Haiku 4.5 в среднем сократилась на 75 %. Anthropic объявила о частичном снижении цен и на работу и с моделью Claude Sonnet 5.5 — стоимость чтения из кеша для неё уменьшается вдвое, благодаря чему выполнение большинства агентских задач будет обходиться примерно на 20 % дешевле. Подписчикам платных тарифов Claude Max и Team теперь также доступен ежемесячный кредит на запросы по API — раньше они оплачивались отдельно. Новая схема призвана поддержать клиентов в создании новых агентов и приложений на базе Claude.

Модель Anthropic Claude Haiku 5.5 впервые в своём классе получила регулировку уровня «усилий» (effort setting), то есть пользователи могут выбирать между оптимизацией затрат и повышением интеллектуальных возможностей системы. Особенно выгодной модель оказывается для запросов длиной до 100 000 токенов: $0,10 за 1 млн входных, $0,50 за 1 млн выходных токенов, а также $0,01 при чтении 1 млн токенов из кеша и $0,125 при записи 1 млн токенов в кеш — при превышении длины запроса в 100 000 токенов все цены возрастают пятикратно.

Важный аспект — у Claude Haiku 5.5 отмечены значительные улучшения практически по всем критериям оценки соответствия целям в сравнении с Haiku 4.5. Зафиксировано значительно меньше случаев нежелательного поведения модели, она также стала реже содействовать злоупотреблениям. У неё более строгие механизмы защиты в сфере кибербезопасности по сравнению с Haiku 4.5, но несколько менее жёсткие в сравнении со старшими. То есть она допускает выполнение более широкого спектра задач по сравнению с Sonnet 5.5, но блокирует прямые запросы на проведение тестов на проникновение и применение методов, к которым часто прибегают хакеры.

В биологической сфере меры защиты Anthropic Claude Haiku 5.5 аналогичны используемым в Sonnet 5, Sonnet 5.5 и Opus 5. Модель работает с исследовательскими вопросами в области биологии, но ограничивает запросы, которые, по оценке разработчика, могут причинить вред. Haiku 5.5 уже доступна на всех платформах, включая Amazon Web Services, Google Cloud и Microsoft Azure, а также саму платформу Claude.

Версия ChatGPT для подростков (ChatGPT for Teens), анонсированная в августе этого года, создаёт «неприемлемый риск» для молодых пользователей. Об этом сообщала некоммерческая организация Common Sense Media, занимающаяся обзорами приложений, сервисов и развлечений с акцентом на безопасность молодёжи.

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Компьютер месяца, спецвыпуск: выбираем мини-ПК для работы и развлечений в эпоху дефицита чипов памяти

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)

Мастерская локальных ИИ: салат картофельный с Qwen3.8

Обзор HONOR Pad X9b Max: универсальный большой планшет с антибликовым экраном

Источник изображения: Arsyad Basyarudin/unsplash.com

Common Sense Media заявила, что защитный механизм чат-бота, предназначенного для оказания помощи подросткам в учёбе, «не соответствует обещаниям компании». Согласно пресс-релизу Common Sense Media, ChatGPT «не отправляет предупреждения родителям, когда это необходимо», не предлагает «надлежащую помощь в кризисных ситуациях» и «по-прежнему выполняет домашние работы за детей».

«Чат для подростков может вселить в родителей ложную уверенность в механизмах защиты и предупреждениях о безопасности, которые часто не срабатывают», — говорится в заявлении Тома Сигела (Tom Siegel), исполнительного директора молодёжного института безопасности ИИ Common Sense Media. По его словам, хотя подросток может целый час говорить о членовредительстве, его родители не получат при этом ни единого предупреждения от чат-бота. Пока OpenAI не исправит эти упущения и не докажет независимыми тестами эффективность защитных механизмов, ChatGPT должен использоваться только взрослыми, считает Сигел.

В OpenAI выразили несогласие с такой оценкой. «Мы глубоко привержены обеспечению безопасности подростков, а также разработке мер предосторожности и предоставлению родителям значимых инструментов, которые помогут их подросткам использовать искусственный интеллект. Мы приветствуем тщательную независимую оценку, но мы не верим, что тестирование Common Sense Media точно отражает то, как на практике работают меры защиты подростков от ChatGPT, или мнение экспертов о том, как искусственный интеллект может помочь подросткам», — заявил представитель OpenAI. «Наш обзор методологии Common Sense Media показывает, что большая часть их тестирования, возможно, началась и завершилась до того, как была завершена активация родительского контроля, что делает их результаты неточными. Если это было так, тесты не позволили бы установить, работают ли уведомления о безопасности родителей должным образом», — добавил он.

Комментируя заявление OpenAI, Сигел отметил, что новая информация не меняет вывода Common Sense Media о том, что функция предупреждения родителей вызывает вопросы по поводу надёжности исполнения в кризисных ситуациях. «Мы надеемся, что OpenAI будет придерживаться сути того, что мы обнаружили, а не пытаться посеять сомнения в нашей методологии», — сообщил он.

Группа агентов искусственного интеллекта под управлением, предположительно, моделей Tencent Hy в течение недели производила сбор данных с картографического сервиса Alibaba Amap. Некоторые из ИИ-агентов представлялись как Claude, но участие американской Anthropic в инциденте представляется сомнительным.

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Обзор HONOR Pad X9b Max: универсальный большой планшет с антибликовым экраном

Мастерская локальных ИИ: салат картофельный с Qwen3.8

Компьютер месяца, спецвыпуск: выбираем мини-ПК для работы и развлечений в эпоху дефицита чипов памяти

Источник изображений: tencent.com

Рой ИИ-агентов, которые работали в инфраструктуре Tencent Cloud через прокси-сервер hysandbox-ats, 4 октября достиг пиковых значений в 1810 сессий сканирования URL-адресов через сервис urlquery.net — в 211 случаях при сканировании использовалась метка «claude», что явно представляет собой отсылку в ИИ-помощнику Anthropic Claude. Бесплатная служба urlquery.net предлагает открытие веб-адреса в изолированном удалённом браузере с публикацией результата — это полезно при проверке подозрительных ссылок; а ИИ-агенты с его помощью могут получать доступ к страницам, к которым нельзя обращаться напрямую.

Хронология события отсчитывается от 25 августа, когда было произведено первое сканирование Amap — этот случай исследователи Swarmchasers с атакой ещё не связывают. Полноценная атака развернулась 28 октября и достигла пиковых значений в воскресенье, 4 октября, когда было произведено 1810 сеансов сканирования из 2048 — и 213 из 216 целевых местоположений. В тот день одновременно действовали от четырёх до восьми ИИ-агентов; максимум — 14, хотя это могли быть и быстрые агенты.

ИИ-агенты искали информацию о навигации пользователей, выясняя, какая доля из них прибывает к каждому входу в парк, музей, зоопарк и больницу; при этом за один проход использовалась одна локация. Исследователи не нашли подтверждений, что прогоны ИИ-агентов были скоординированы. Для чего понадобились данные, в докладе не сообщается — возможно, для оценки возможностей ИИ или генерации задач для него.

Чтобы обойти защиту Amap, ИИ-агенты генерировали антибот-токены Alibaba и обращались к общедоступным ключам API. Использовались также антибот-скрипты Alibaba Baxia, написанная агентом функция Puppeteer через API Microlink, а также переводчик страниц Baidu. Это указывает, что ИИ-агенты имели намерение обходить правила. Результаты сканирования отправлялись в почтовые ящики webhook.site — общедоступный API сервиса показывает IP-адрес и ПО, через которое создавался каждый почтовый ящик. 15 из 16 почтовых ящиков с данными Amap за период с 4 по 5 октября создавались из Tencent Cloud, установили исследователи, и 13 из них создавались по скрипту, а не вручную человеком.

Девять запросов из собственного кода ИИ-агентов отправлялись в почтовые ящики Tencent Cloud в Гонконге — все они содержали заголовок Via и заканчивались «(hysandbox-ats)»; данный заголовок к своему имени добавлял прокси-сервер, в данному случае это был Apache Traffic Server, и указывалось имя того, кто его запускал. В одном из случаев через секунду после создания ящика туда пришёл запрос с данным о монастыре Таэр — в открытом доступе этот адрес оказался лишь через 35 секунд, то есть запрос был создан в той же среде, что и ящик.

Идентификатор «HY» указывает на модели Tencent Hunyuan, хотя официальная документация по hysandbox отсутствует. Но есть сертификат безопасности для адресов «hysandbox.tencent-cloud.com», и эти имена используются в Tencent Cloud Beijing — рой ИИ-агентов работал в другой сети. Пометка «claude» появилась в 211 из 2048 запросов до 4 октября. Один определитель модели, однако, указал вероятность в 0 % относительно модели Anthropic Claude; второй указал на Hy4 как наиболее вероятную. В исследовательских тестах Tencent Hy3 называла себя Claude в 29 из 36 случаях.

Официальных комментариев от Tencent и Alibaba пока не последовало. Инцидент ещё не завершился: 5 октября на 8 часов установилась пауза, после чего сеть продолжила работать в прежнем режиме. Данные отправлялись в тот же почтовый ящик, что и прежде. Обнаружилось также сообщение от стороннего лица с указанием для оператора сменить используемую инфраструктуру. Полный отчёт исследователи обещают опубликовать позже.

Google анонсировала Playground — это основанная на искусственном интеллекта браузерная платформа для создания игр по текстовым запросам, которые формулируются естественным языком. На момент запуска сервис доступен только в США и только для пользователей старше 18 лет.

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Обзор HONOR Pad X9b Max: универсальный большой планшет с антибликовым экраном

Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Компьютер месяца, спецвыпуск: выбираем мини-ПК для работы и развлечений в эпоху дефицита чипов памяти

Мастерская локальных ИИ: салат картофельный с Qwen3.8

Источник изображения: blog.google

Компания позиционирует Playground как «экспериментальную игровую платформу», которая «снижает барьеры для творчества» и не требует навыков программирования. «Благодаря диалоговому интерфейсу Playground вы можете управлять процессом создания игры, просто печатая, что хотите получить. Начинайте с чистого листа, меняйте готовые шаблоны запросов или пользуйтесь подсказками для проработки концепции — и сразу тестируйте, что получилось. Хотите поменять физику, переписать правила, настроить персонажей или полностью переделать среду? Просто попросите об этом. Вы полностью контролируете творческий процесс — от чернового варианта до финальной доработки», — описали сервис в Google.

Готовую игру можно отправить по ссылке или опубликовать её в галерее Playground Explore, чтобы в неё могли сыграть другие. В играх некоторых жанров будут поддерживаться таблицы лидеров и многопользовательский режим. В галерею будут попадать «свежие, оригинальные и увлекательные» игры на основе рейтингов и активности игроков, отметили в Google. Сервис доступен бесплатно, но у подписчиков Google One увеличенные еженедельные лимиты токенов. Playground работает на базе «моделей Google (Gemini, Nano Banana и Lyria) в сочетании со специально разработанной надстройкой, оптимизированной на основе наших собственных игр и внутренних тестов», добавила представитель компании ресурсу The Verge.

Наряду с Playground компании Google и Unity представили Unity Spark — инструмент для создания игр с использованием ИИ, который по своим возможностям ближе к профессиональным движкам и позволяет создавать игры вместе с другими пользователями. Созданные в Unity Spark игры можно будет публиковать в Playground; закрытое бета-тестирование сервиса стартует до конца года, а записаться в лист ожидания можно уже сейчас.

Пока американские разработчики призывают к замедлению развития ИИ ради общественной безопасности, китайские разработчики руководствуются собственными приоритетами. В итоге за прошлый месяц китайские компании успели выпустить 16 совершенно новых ИИ-моделей.

Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Обзор HONOR Pad X9b Max: универсальный большой планшет с антибликовым экраном

Компьютер месяца, спецвыпуск: выбираем мини-ПК для работы и развлечений в эпоху дефицита чипов памяти

Мастерская локальных ИИ: салат картофельный с Qwen3.8

Источник изображения: Unsplash, Steve A Johnson

Напомним, что призывы генерального директора Anthropic Дарио Амодеи (Dario Amodei) не были встречены единодушной поддержкой даже среди участников американского рынка, а на политическом уровне нашли ещё меньше понимания. Президент США Дональд Трамп (Donald Trump) хоть и поприветствовал внедрение механизмов саморегулирования в ИИ-отрасли, поддерживать идею намеренного замедления развития не стал, ссылаясь на конкурентную угрозу со стороны Китая. Общение Трампа с Си Цзиньпином (Xi Jinping) к каким-то совместным декларациям на эту тему тоже не привело.

Своё эссе с призывами замедлить развитие ИИ Амодеи опубликовал в середине сентября. Издание Nikkei Asian Review подсчитало, что десять ведущих китайских разработчиков по итогам сентября успели выпустить 16 новых моделей, которые не являются продуктом переработки или оптимизации уже существующих. Среди них были и модели, ориентированные на генерацию аудио и видео, которые чисто формально существенной угрозы человечеству не несут, если не считать злоупотреблений в сфере подмены личности.

Китайские компании сконцентрированы на создании достаточно «легковесных» ИИ-моделей, которые ограничиваются умеренным количеством параметров, а в своём применении оказываются не столь затратными и при этом достаточно гибкими. По данным сайта BenchLM, в период с июля по сентябрь включительно восемь крупных китайских разработчиков выпустили 20 больших языковых моделей. При этом за первый квартал текущего года они выпустили всего две модели, а с апреля по июнь вышло уже 17 моделей. Прослеживается усиление активности китайских компаний на этом направлении.

В период с января по сентябрь американские разработчики выпустили 59 моделей, что на 50 % превышает показатели китайской ИИ-отрасли на том же интервале. В отдельные месяцы текущего года китайским разработчикам удавалось превзойти по своей активности американских соперников. Спрос на недорогие ИИ-модели растёт по мере распространения ИИ-агентов, которые потребляют большие количества токенов — единиц измерения обработки данных. Китайские разработчики в этом смысле хорошо понимают потребности рынка.

При этом они не забывают и о разработке высокопроизводительных ИИ-моделей. В прошлом месяце Alibaba анонсировала намерения создать версию модели Qwen с количеством параметров от 5 до 10 трлн. Предыдущая флагманская модель Alibaba этой серии, которая вышла в августе, насчитывает 2,4 трлн параметров. С точки зрения быстродействия передовые американские модели пока превосходят китайские, но отставание сокращается, по мнению многих экспертов. При этом китайские модели остаются более доступными для клиентов по стоимости, разрыв может достигать 20–50 раз для одного и того же задания по сравнению с передовыми моделями американской Anthropic.

Дарио Амодеи уделил в своей публикации внимание «китайской угрозе» и призвал не только усилить контроль за экспортом передовых ИИ-чипов, но и бороться с так называемой «дистилляцией», которая позволяет китайским компаниям быстрее обучать собственные модели, используя данные и возможности американских. Нельзя утверждать, что китайских разработчиков вопросы безопасности ИИ не беспокоят. Глава DeepSeek Лян Вэньфэн (Liang Wenfeng) в прошлом месяце выступил соавтором одной их публикаций на эту тему. Труд был посвящён безопасным методам обучения ИИ-агентов.

Пока на мировом рынке ИИ-чипов почти безраздельно властвует Nvidia, в Китае местная компания Huawei добилась неплохих успехов, обойдя её по занимаемой доле рынка — по оценкам руководства Huawei. Усилия китайских властей по импортозамещению в сфере ИИ, таким образом, можно признать достаточно успешными.

Компьютер месяца, спецвыпуск: выбираем мини-ПК для работы и развлечений в эпоху дефицита чипов памяти

Мастерская локальных ИИ: салат картофельный с Qwen3.8

Обзор HONOR Pad X9b Max: универсальный большой планшет с антибликовым экраном

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)

Источник изображения: Huawei Technologies

Китайский рынок ускорителей вычислений для инфраструктуры ИИ довольно специфичен. Импорт передовых зарубежных чипов ограничен из-за санкций США, а китайские власти пытаются продвигать продукцию местных разработчиков. При этом последние не имеют доступа к передовому оборудованию для производства чипов, но стремятся догнать западных конкурентов по быстродействию своей продукции. В таких условиях Huawei Technologies, по словам её сменного председателя совета директоров Сюй Чжицзюня (Xu Zhijun), уже, предположительно, удалось обойти по занимаемой доле китайского рынка считающуюся мировым лидером Nvidia.

Своими комментариями с представителями прессы он поделился на конференции Huawei Connect, которая недавно проходила в Шанхае. Ориентированные на инференс ускорители Ascend 950PR, по его слова, сейчас выпускаются в ограниченных количествах. Серверные системы на базе Ascend 950DT, которые ориентированы на обучение, до сих пор проходят фазу тестирования. Их массовое производство начнётся только в конце этого года или начале следующего. Производительность данных ускорителей в сфере обучения моделей достаточно высока, и в следующем году они начнут активно применяться для этих целей в Китае.

Huawei всё ещё сильно ограничена в возможностях массового производства передовых чипов, а потому при наличии высокого спроса на новинки она не будет торопиться начинать их поставки за пределы КНР. При этом ряд зарубежных стран уже получил ускорители Ascend 950 в очень ограниченных количествах, как отметил Сюй. Определить рыночную долю Nvidia на китайском рынке ИИ-ускорителей крайне трудно, по его словам, но имеющиеся у Huawei данные позволяют предположить, что здесь чипы Ascend уже превзошли по популярности изделия этого американского поставщика.

Глава Huawei убеждён, что китайские модели с открытыми весами или открытым исходным кодом более прозрачны на этапе разработки. Кроме того, они ещё не достигли того уровня развития, чтобы угрожать всему человечеству, хотя американские разработчики своим моделям подобные свойства уже приписывают. Если грамотно управлять рисками, как считает Сюй, то проблем с безопасностью ИИ можно избежать.

Мировой рынок компонентов для инфраструктуры ИИ, по прогнозам главы Huawei, достигнет баланса спроса и предложения не ранее 2029 года, а в случае с китайским рынком этот процесс может оказаться ещё более длительным. И китайский, и мировой рынок полупроводниковых компонентов испытывают схожие проблемы в сфере дефицита компонентов, как отметил Сюй. Поставщикам приходится догонять спрос, а ещё проблему насыщения рынка усугубляет постоянное обновление технологий и ассортимента продукции.

Условия работы на мировом рынке за последние годы значительно изменились в худшую сторону, по мнению председателя совета директоров Huawei. Тренд глобализации, когда компании могли завоёвывать внешние рынки своими инновациями, сменился тенденцией к изоляции, когда у участников рынка нет возможности покупать всё, что им требуется.

В период с 2007 по 2025 годы Huawei на исследования и разработки направила более $268 млрд, и около 10 % этой суммы были использованы для финансирования фундаментальных научных исследований. На протяжении более 30 лет деятельности Huawei наука и разработки были для неё одними из важнейших направлений. В условиях санкций компания лишилась доступа к западному оборудованию, выпускать всё более производительные чипы ей становится сложнее, поэтому в сфере масштабирования быстродействия ставка делается на скоростные интерфейсы, которые позволяет объединять вычислительные ресурсы в кластеры. Эта работа, как подчёркивает Сюй, началась не после введения санкций, а до этого.

Предназначенная для генерации изображений модель искусственного интеллекта Google Nano Banana обновилась до версии 2.1. Она получила ряд новых возможностей по сравнению с Nano Banana 2.0, которая дебютировала ещё в феврале и уже тогда позволяла генерировать картинки в разрешении вплоть до 4K.

Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)

Обзор HONOR Pad X9b Max: универсальный большой планшет с антибликовым экраном

Мастерская локальных ИИ: салат картофельный с Qwen3.8

Компьютер месяца, спецвыпуск: выбираем мини-ПК для работы и развлечений в эпоху дефицита чипов памяти

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Источник изображения: blog.google

Google не стала делать громких анонсов Nano Banana 2.1 и объявила о выпуске обновлённого генератора изображений в соцсетях. Модель превосходит предыдущую версию по всем параметрам, заверили в компании. Отмечаются улучшения в визуальном оформлении, редактировании с использованием масок и сохранении согласованности объектов. Более подробную информацию компания привела на сайте для разработчиков Gemini:

• повысились качество и реалистичность при выходном разрешении 1K, 2K и 4K; по умолчанию — 1K;
• устранены артефакты стыковки при широких и панорамных форматах кадра (1:4, 4:1, 1:8, 8:1) в разрешениях 2K и 4K;
• повысились качество изображения текста и точность компоновки при работе с инфографикой;
• функция объединения нескольких изображений получила поддержку до 14 референсных снимков — сохранение характеристик до 4 персонажей и точность воспроизведения до 10 объектов;
• привязка к данным из веб-поиска и поиска по изображениям в Google;
• доступны три уровня рассуждений — минимальный, средний (по умолчанию) и высокий.

Обновлённый генератор изображений Nano Banana 2.1 выступает как более эффективный аналог Nano Banana Pro, отметили в Google. Развёртывание новой модели уже стартовало в сервисах Google — в их число вошли Gemini, ИИ-режим в поиске, Google Flow, Stitch by Google, Google Ads и Gemini Enterprise Platform.

Применение систем искусственного интеллекта помогло «белым» хакерам, которые получают вознаграждение за выявление уязвимостей, удвоить число отчётов. Это, однако, не означает, что количество реально выявленных брешей также выросло вдвое, говорят эксперты.

Мастерская локальных ИИ: салат картофельный с Qwen3.8

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)

Компьютер месяца, спецвыпуск: выбираем мини-ПК для работы и развлечений в эпоху дефицита чипов памяти

Обзор HONOR Pad X9b Max: универсальный большой планшет с антибликовым экраном

Источник изображения: Fotis Fotopoulos / unsplash.com

С января по сентябрь 2026 года площадка Standoff Bug Bounty (Positive Technologies) получила 18,4 тыс. отчётов, и это на 126 % больше, чем за весь 2025 год, — и больше, чем за все предыдущие годы существования платформы. Исследователи увеличили активность за счёт развёртывания средств ИИ, рассказали «Коммерсанту» в компании.

Число подтверждённых уязвимостей также увеличилось: за тот же период их поступило 4,7 тыс., и это рост на 48 % год к году — за первые девять месяцев 2025 года их было 3,2 тыс. На 68 % выросло число подтверждённых уязвимостей критического и высокого уровня опасностей — с 792 до 1334 отчётов. «Белые» хакеры помогают компаниям находить ошибки до того, как ими воспользуются злоумышленники.

ИИ помог снизить порог входа, отметили эксперты, потому что он принимает на себя рутинные задачи, в том числе сканирование и анализ кода, а также поиск аномалий в конфигурациях. Это несколько усложнило задачу платформам: в погоне за заработком не имеющие профильных навыков граждане просят ИИ «сломать сайт», а потом отправляют сгенерированные чат-ботами отчёты. Эта проблема затронула таких технологических гигантов как Google и Intel — они сообщили о приостановке выплат по программам Bug Bounty; аналогичным образом поступили сопровождающие проекта curl.

С ростом общего числа отчётов увеличилось и количество невалидных сообщений, и в первую очередь это коснулось новых аккаунтов. С юридической точки зрения, предупреждают эксперты, отправку заведомо ложного отчёта можно квалифицировать как злоупотребление доверием платформы и даже как мошенничество. Все находки должны верифицироваться в реальных условиях, и переложить эту задачу на ИИ не получится.

Google представила лёгкую и быструю открытую модель искусственного интеллекта EmbeddingGemma 2 — открытую модель для поиска по текстам, коду, изображениям, аудио и видео прямо на устройстве. На практике она позволяет искать в коллекции медиафайлов объекты или события по их текстовому описанию без отправки каких-либо данных в облако.

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)

Компьютер месяца, спецвыпуск: выбираем мини-ПК для работы и развлечений в эпоху дефицита чипов памяти

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Мастерская локальных ИИ: салат картофельный с Qwen3.8

Обзор HONOR Pad X9b Max: универсальный большой планшет с антибликовым экраном

Источник изображения: blog.google

Модель превращает разные виды данных в единый формат — числовые векторы из 768 значений, отражающие содержание. В результате текстовый запрос можно соотнести с изображением или звуком, даже если у файла нет подходящего названия и описания. То есть вместо совпадения слов система сопоставляет близость содержимого по смыслу.

Главное отличие EmbeddingGemma 2 от первой версии — выход за пределы текста. Новая модель обрабатывает изображения и звук напрямую: собирать комбайн из распознавания речи, генерации подписей к картинкам и отдельной модели для текстового поиска больше не требуется. А для видео можно проиндексировать кадры вместе с фрагментами аудио и находить конкретные моменты.

Модель EmbeddingGemma 2 построена на архитектуре открытой Gemma 4 и распространяется по допускающей коммерческое использование модели Apache 2.0. При размере 740 млн параметров она с лёгкостью запускается локально на современных потребительских устройствах.

В профильных тестах MTEB (Massive Text Embedding Benchmark) для кода и MAEB (Massive Audio Embedding Benchmark), утверждает разработчик, она продемонстрировала лучшие результаты для моделей размером до 1 млрд параметров. EmbeddingGemma 2 не уступает, а то и превосходит гораздо более крупные модели в задачах работы с текстом, изображениями и звуком.

Одной из отличительных особенностей модели является её модульная архитектура: для задач, связанных только с текстом, ей требуются всего 270 млн параметров; для мультимодальных функций и обработки изображений потребуется подключить кодировщики размером ещё 170 млн параметров; для аудио — ещё 300 млн параметров. За счёт технологии Matryoshka Representation Learning (MRL) разработчики могут динамически сокращать размерность выходных векторов с 768 до 512, 256 или 128 элементов — можно на величину до шести раз сократить занимаемый векторными базами данных объём памяти.

EmbeddingGemma 2 эффективно работает даже в условиях жёстких ограничений ресурсов. В тестах на Pixel 11 Pro квантование помогло модели занять всего 191 Мбайт оперативной памяти для весов, отвечающих только за текст; в мультимодальном варианте — около 567 Мбайт. По сравнению с моделью первого поколения новая сохранила высокую эффективность в работе с многоязычным текстом; в бенчмарке MTEB Code она повысила результат с 68,76 до 78,68 балла. Это значит, что она хорошо подходит для задач индексирования кодовой базы и задач поиска информации для пишущих код ИИ-агентов. Локальная работа на устройствах обеспечивает пользователям конфиденциальность данных.

В сочетании со «старшей» Gemma 4 служебная EmbeddingGemma 2 позволяет реализовать на устройстве конвейеры RAG (Retrieval-Augmented Generation) — учитывая, что у обеих моделей один токенизатор и аудиокодировщик, они могут работать в единой среде с меньшим суммарным потреблением памяти. Веса моделей доступны на платформах Hugging Face и Kaggle; вскоре они появятся на Gemini Enterprise Agent Platform. EmbeddingGemma 2 запускается и встраивается при помощи стандартных средств, включая transformers, llama.cpp, Ollama, LM Studio и другие.

OpenAI опубликовала на GitHub сотни решений и доказательств нерешённых ранее математических задач, полученные с помощью искусственного интеллекта. Публикация стала продолжением дискуссии, разгоревшейся после встречи компании с математиками в августе: учёные призывали OpenAI сопровождать такие результаты полноценными научными публикациями с подробным описанием методов и доказательств, а не ограничиваться постами в социальных сетях и репозиториями.

Мастерская локальных ИИ: салат картофельный с Qwen3.8

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Компьютер месяца, спецвыпуск: выбираем мини-ПК для работы и развлечений в эпоху дефицита чипов памяти

Обзор HONOR Pad X9b Max: универсальный большой планшет с антибликовым экраном

Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Источник изображения: Grok

В августе OpenAI собрала около 40 математиков, чтобы обсудить, как действовать в ситуации, когда искусственный интеллект явно превосходит возможности людей в этой области и попросить совета относительно публикации полученных результатов. При этом, по сообщению издания Wired, компания заверила, что не станет обнародовать все решения разом, хотя официальный представитель OpenAI Линдси Маккаллум (Lindsay McCallum) утверждает, что ей ничего не известно о таких заверениях.

Участники встречи предложили публиковать результаты в виде научных работ с подробным объяснением методов и полученных доказательств. По мнению математика Северо-Западного университета (Northwestern University) в США Брайны Кра (Bryna Kra), это позволило бы другим исследователям проверить результаты, разобраться в них и использовать в дальнейшей работе. Однако, по её словам, OpenAI не последовала этой рекомендации и вместо этого собирается разместить сотни результатов на GitHub. «Судя по всему, эти пожелания были проигнорированы», — отметила она.

Однако OpenAI пошла по другому пути. Компания создала на GitHub специальный репозиторий Math, где публикует материалы, связанные с использованием ИИ для решения математических задач. Одновременно OpenAI рассказала о своей работе и объяснила, как использует ИИ для продвижения исследований в этой области.

Таким образом, первоначальные опасения математического сообщества о том, что результаты будут распространяться преимущественно через репозитории и социальные сети, частично подтвердились. При этом публикация на GitHub сама по себе не заменяет научную статью: репозиторий позволяет сделать материалы доступными для изучения, но не обеспечивает того же уровня описания методики, проверки и академического обсуждения, который предполагает традиционная научная публикация.

Ситуация усугубилась после инцидента в сентябре, когда разработчики задействовали тысячи ИИ-агентов для решения «Задачи тысячелетия», за которую назначена награда в 1 миллион долларов. Математик и профессор Нью-Йоркского университета Тристан Бакмастер (Tristan Buckmaster) обвинил компанию в присвоении результатов, над которыми он работал совместно с сотрудником Anthropic Левентом Альпёге (Levent Alpöge), а переговоры о соавторстве сопровождались давлением, включая угрозы карьере исследователя со стороны сотрудника OpenAI Себастьяна Бубека (Sébastien Bubeck).

Многие учёные воспринимают действия технологических гигантов как проявление монополии и пренебрежение к коллективному научному труду. Профессор Нестор Гийен (Nestor Guillen) отметил распространение мнения о «мафиозном поведении» корпораций, сосредоточивших огромные вычислительные ресурсы в своих руках, а Брайна Кра подчеркнула, что публикации решений в формате твитов не способствуют развитию экосистемы, на данных которой и обучаются ИИ-модели.

В ответ на растущее напряжение в научной среде OpenAI создала консультативную группу по математике и искусственному интеллекту, однако математики отмечают отсутствие реальных изменений в действиях компании. В частности, разработчики продолжают игнорировать специализированные репозитории, такие как Hexagon и Palomar, созданные сообществом для систематизации доказательств, полученных с помощью инструментов ИИ.

Внутри OpenAI некоторые сотрудники высказывают мнение, что искусственный интеллект может сделать традиционную математику неактуальной и профессия находится под угрозой. Однако тот же Бубек считает, что технология наоборот расширит возможности и поможет исследователям решать более амбициозные задачи. «Я вижу в этом возможность расширить сферу деятельности математиков и повысить значимость их работы», — утверждает он. Математики, в свою очередь, признают потенциал новых инструментов, но требуют академического подхода к публикации результатов.

Математическое сообщество в целом также признаёт потенциал ИИ-инструментов, однако настаивает, что полученные с их помощью результаты должны проходить через те же процедуры проверки, воспроизводимости и научного обсуждения, что и результаты, полученные традиционными методами. Появление открытого репозитория OpenAI делает часть таких материалов доступной исследователям, но не снимает вопроса о том, насколько подробно и в каком формате должны публиковаться доказательства, полученные ИИ.