ИИ ищет признаки туберкулёза на глубине четырёх километров - без интернета.

В южноафриканской шахте Мпоненг используют переносной рентген и алгоритмы Google, внедрённые компанией Nexus AI. Снимки анализируются на месте: шахтёрам не нужно ждать поездки в клинику, чтобы пройти первичный скрининг.

Если система замечает признаки возможного туберкулёза, человека направляют на подтверждающий молекулярный тест. Окончательное решение принимают медики.

По данным Google, технология работает примерно в 40 медицинских учреждениях. Более 90 специалистов уже оценили с её помощью свыше 25 тысяч снимков. Получение результата, которое могло занимать недели, теперь занимает менее 45 секунд.

Для дальнейшего масштабирования Google развивает MedGemma и MedSigLIP. Местные команды могут адаптировать модели под свои данные и запускать на собственной инфраструктуре.

Например, Минздрав Индонезии дообучает их для национальной программы с целью обследовать 50 млн человек в год. Данные пациентов при этом остаются внутри страны.

Так выглядит полезный медицинский ИИ: помогает быстрее направить человека на обследование там, где специалистов мало, а связь нестабильна.

https://research.google/blog/bringing-foundational-models-to-the-front-lines-of-tb-screening/

🚀Пять небольших ИИ-моделей достигли уровня Claude в программировании, без дополнительного обучения.

Исследователи представили GVS5H - метод, при котором несколько ИИ-агентов совместно решают задачи, координируя действия через общие файлы.
Результаты на LiveCodeBench:

Qwen3.8-27B: точность выросла с 66,8% до 92,4%.
Claude Fable 5: 90,4%.
Qwen3.8 Flash Next: 93% при стоимости всего 9% от Claude.
Модели не дообучали. Прирост достигнут исключительно благодаря организации совместной работы агентов.
Метод работает не со всеми моделями, но показывает, что грамотная координация небольших ИИ может конкурировать с мощными нейросетями.
Результаты основаны на экспериментах авторов.

https://github.com/slee-persis/GVS5H

Вашему ИИ-агенту, возможно, нужно меньше субагентов.

Anthropic заметила: в нескольких корпоративных внедрениях один агент с навыками (skills) превосходил систему из специалистов по качеству, а часто - ещё по стоимости и скорости. У одного клиента выполнение задач ускорилось примерно вдвое.

Проблема знакомая: каждая команда создаёт своего агента, сверху появляется оркестратор. При передаче задач теряются детали, инструкции конфликтуют, а дополнительные вызовы увеличивают задержку.

Альтернатива - один основной агент, который подгружает инструкции и инструменты по необходимости. Он сохраняет контекст предыдущих шагов и сам корректирует план.

Например, инструкции специалиста по возвратам можно оформить как skill, а проверку заказа и оформление возврата — как инструменты.

Субагенты остаются полезны, когда нужны независимые параллельные исследования, отдельная проверка результата или изоляция контекста, который перегружает основного агента.

Anthropic предлагает переходить постепенно: заменить одного субагента навыком и инструментами, затем сравнить качество, задержку и стоимость на реальных задачах.

Архитектура должна следовать границам задач и контекста. Создавать отдельного агента на каждый отдел необязательно.

https://claude.com/resources/articles/building-agents-when-to-fold-subagents-into-your-main-agent-loop