🧠 Goose: бесплатный аналог Claude Code
Проблема: Claude Code стоит до $200/месяц — дорого для разработчиков и стартапов 💸
Решение: Goose — полностью бесплатный AI-кодер с открытым исходным кодом (Apache 2.0) 🐣
Аналогичный функционал: автономное кодирование, отладка, рефакторинг.
Технические детали:
🔹 поддерживает 15+ языков (Python, JS, TypeScript, Go, Rust)
🔹 интеграция с VS Code, JetBrains IDE, Neovim
🔹 автономный режим: задачи от планирования до деплоя
🔹 контекстное окно: 128K токенов
🔹 локальный запуск на GPU 8+ ГБ или CPU 💻
Результат: Профессиональный AI-инструмент без подписки ✅
Ценен для open-source, образования и стартапов 🚀
Метрики:
🔹 цена: 100% бесплатно
🔹 функциональность: 85% возможностей Claude Code
🔹 установки: 10 000+ за первую неделю
🔹 производительность: 78% HumanEval
🔹 сообщество: 500+ контрибьюторов GitHub 👥
Отличие: полностью открыт vs платные GitHub Copilot и Cursor 🔓
Можно модифицировать, дообучать, интегрировать.
💬 Вопрос: Используете AI-кодеры? Какой инструмент и почему?
#Agent #Goos #Copilot
Проблема: Claude Code стоит до $200/месяц — дорого для разработчиков и стартапов 💸
Решение: Goose — полностью бесплатный AI-кодер с открытым исходным кодом (Apache 2.0) 🐣
Аналогичный функционал: автономное кодирование, отладка, рефакторинг.
Технические детали:
🔹 поддерживает 15+ языков (Python, JS, TypeScript, Go, Rust)
🔹 интеграция с VS Code, JetBrains IDE, Neovim
🔹 автономный режим: задачи от планирования до деплоя
🔹 контекстное окно: 128K токенов
🔹 локальный запуск на GPU 8+ ГБ или CPU 💻
Результат: Профессиональный AI-инструмент без подписки ✅
Ценен для open-source, образования и стартапов 🚀
Метрики:
🔹 цена: 100% бесплатно
🔹 функциональность: 85% возможностей Claude Code
🔹 установки: 10 000+ за первую неделю
🔹 производительность: 78% HumanEval
🔹 сообщество: 500+ контрибьюторов GitHub 👥
Отличие: полностью открыт vs платные GitHub Copilot и Cursor 🔓
Можно модифицировать, дообучать, интегрировать.
💬 Вопрос: Используете AI-кодеры? Какой инструмент и почему?
#Agent #Goos #Copilot
1👏2
🤖 Воспитание агентного ИИ за пределами стадии малыша
Родители маленьких детей часто переживают о вехах развития — от младенчества до взрослой жизни 👶
Количество месяцев, за которое ребёнок учится говорить или ходить, служит ориентиром благополучия или показателем для дополнительных обследований.
Это требует совершенно нового подхода к безопасности и развитию, аналогичного тому, как родители меняют методы защиты дома, когда ребёнок начинает ходить 🛡
#automation #Agent #Robot
Родители маленьких детей часто переживают о вехах развития — от младенчества до взрослой жизни 👶
Количество месяцев, за которое ребёнок учится говорить или ходить, служит ориентиром благополучия или показателем для дополнительных обследований.
Генеративный AI достиг стадии «малыша».
Теперь, когда он делает свои первые шаги, возникает новая задача: как вырастить его дальше, чтобы он мог безопасно и эффективно действовать в реальном мире 🌍
Это требует совершенно нового подхода к безопасности и развитию, аналогичного тому, как родители меняют методы защиты дома, когда ребёнок начинает ходить 🛡
#automation #Agent #Robot
1
Cloudflare обрабатывает более миллиарда событий каждую секунду, а её сеть охватывает 330+ городов в 120+ странах. Долгое время эти данные были разрознены: десятки production-баз, кластеры ClickHouse, Kafka, Google Cloud и BigQuery. Чтобы ответить на простой вопрос, аналитику приходилось знать, в какой системе искать, какие credentials использовать и насколько данные свежи.
Для решения этой проблемы Cloudflare построила два внутренних инструмента: Town Lake — единую аналитическую платформу, и Skipper — AI-агента для работы с данными на естественном языке. Town Lake предоставляет единый SQL-интерфейс ко всем данным Cloudflare, а Skipper позволяет задавать вопросы на английском и получать корректные, проверяемые ответы за секунды.
В основе архитектуры лежит data lakehouse: движок запросов Apache Trino читает данные из объектного хранилища R2, а мета-слой делает это хранилище похожим на базу данных. Один SQL-запрос может объединить таблицу из Postgres, ClickHouse и Iceberg на R2 без материализации промежуточных результатов. Например, запрос «топ-100 платящих клиентов по Workers requests за неделю» компилируется в план, который пушит фильтры в ClickHouse, джойнит с dimension-таблицей аккаунтов в Postgres и ранжирует результат.
Ключевые требования: свежие и несэмплированные данные для биллинга и security-расследований, быстрые сэмплированные данные для дашбордов, встроенная безопасность с автоматическим детектированием PII и time-bounded разрешениями.
Платформа состоит из нескольких ключевых компонентов. R2 Data Catalog хранит «тёплые» и «холодные» данные в формате Apache Iceberg со schema evolution и компакцией по мере старения. DataHub — каталог метаданных с описанием каждой таблицы, колонки, владельца и lineage-связей. Lifeguard управляет доступом, динамически собирая JSON-политику для Trino. Skimmer непрерывно сканирует колонки через Workers AI и классифицирует PII в два прохода. Transformer — ELT-движок на Workflows, где пользователи описывают DAG SQL-трансформаций в YAML.
Governance построен по принципу default-closed: таблицы недоступны для запросов, пока не пройдут автоматический скан Skimmer и ревью. Если пользователь обращается к неодобренной таблице, он получает не «permission denied», а ссылку на запрос ревью. PII-колонки редактируются по умолчанию и раскрываются только при явном opt-in в сессии — с логированием каждого запроса.
Skipper построен поверх Town Lake и платформы Workers: он находит нужные таблицы через DataHub, вытягивает их схемы и lineage, пишет SQL, отправляет в Trino и возвращает результат таблицей или графиком. Контекст модели заземляется в пять слоёв: схема и метаданные, человеческие аннотации, знания из SQL-кода трансформаций, курируемые data models и runtime-интроспекция через живые запросы к Trino. Через MCP-сервер Skipper использует Code Mode — вместо десятков отдельных инструментов экспонируются два (search и execute), а модель пишет JavaScript, который исполняется в песочнице Dynamic Worker isolate. Это превращает пятишаговый воркфлоу в один round-trip и делает рассуждения агента аудируемыми как код.
Главные уроки команды: меньше промптинга — лучше (модель не нужно микроменеджить пошаговыми инструкциями), пересечение инструментов — яд (каждый тул должен иметь единственную причину существовать), а главный прирост точности дал не каталог метаданных, а ингест самого SQL-кода, который порождает таблицы — именно там живёт смысл колонок.
Сегодня биллинг-запросы составляют 53% всей нагрузки Town Lake, а вопросы вида «топ-100 клиентов по выручке» отвечаются за три секунды вместо многодневных Jira-тикетов. Ставка Cloudflare проста: следующий прорывной продукт родится у того, кто посмотрит на данные и увидит то, чего не видит никто другой. Town Lake и Skipper — про то, чтобы такой человек смог это найти.
#Cloudflare #Ai #Agent #DataPlatform #Development
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥1
Perplexity анонсировала оркестратор, который комбинирует ИИ-модели на локальном устройстве пользователя с облачными моделями и автоматически выбирает оптимальное место обработки каждого запроса. Система нацелена на одновременную оптимизацию точности, приватности и энергоэффективности.
Гибридный механизм будет интегрирован в продукт Personal Computer — круглосуточного ИИ-агента за $200 в месяц, запущенного в марте. Чувствительные данные (финансовые документы, медицинская информация) остаются на устройстве, а вычислительно сложные задачи направляются в облако. Perplexity представила систему совместно с Intel, но фреймворк является модель-агностическим и работает на других чипах, включая Nvidia RTX Spark.
По заявлению компании, перенос рутинных задач на локальные устройства снижает потребность в централизованной облачной инфраструктуре и упрощает вопросы суверенитета данных. Бизнес-модель Perplexity поощряет правильные ответы, а не высокое потребление вычислительных ресурсов, что делает оптимизацию эффективности естественным стимулом для компании.
#AI #Agent #Perplexity #Confidential #Intel
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Visa интегрировала свою платёжную систему с ChatGPT, позволив ИИ-агентам самостоятельно рекомендовать товары и проводить финансовые транзакции. Это устраняет человека из финальных стадий розничной покупки: агент обрабатывает запрос, оценивает каталоги продавцов и завершает checkout через платёжные рельсы Visa.
Раньше подобные интеграции работали только в рамках одного магазина — ритейлеры создавали проприетарных чат-ботов, ограниченных собственным ассортиментом. Visa обходит эту архитектуру, соединяя возможности open-web reasoning LLM с универсальной платёжной сетью. Пользователь просто даёт команду купить товар, а модель сама выбирает продавца, сравнивает продукты и проводит оплату.
Для бизнеса это означает, что транзакции всё чаще будут проходить без того, чтобы человек видел сайт магазина, рекламу или email-рассылку. ИИ-агенты работают на чистом анализе данных: технические характеристики, агрегированные рейтинги и цены. Визуальный мерчандайзинг и интерфейс не влияют на выбор. Ритейлерам придётся переходить на machine-readable инвентарь и структурированные фиды — SEO превращается в LMO (Language Model Optimization). Без качественных метаданных товары станут невидимы для агентов.
Visa решает проблему безопасности через программную токенизацию: пользователь предварительно задаёт лимиты, а при покупке LLM генерирует одноразовый токен через Visa Network. Транзакция проходит как обычный платёж с цифрового кошелька, но без визуального интерфейса.
#AI #Business #Payment #Visa #Agent #LLM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤔1
Посещаемость чат-бота Claude от компании Anthropic значительно увеличилась в преддверии ожидаемого первичного публичного размещения акций (IPO). По данным аналитиков, рост числа визитов на платформу фиксируется на фоне усиления конкуренции на рынке генеративных AI-моделей и расширения функционала Claude.
Увеличение трафика может быть связано с недавними обновлениями продукта, включая улучшение качества ответов и расширение поддержки языков. Anthropic позиционирует Claude как более безопасную и этичную альтернативу другим AI-ассистентам, что привлекает корпоративных пользователей. IPO компании, по оценкам экспертов, может стать одним из крупнейших в технологическом секторе в 2025 году.
Рост популярности Claude происходит на фоне общего увеличения интереса к AI-инструментам. Однако точные финансовые показатели Anthropic и дата возможного размещения акций пока не раскрываются. Аналитики отмечают, что успех IPO будет зависеть от способности компании удерживать темпы роста и конкурировать с такими гигантами, как OpenAI и Google.
#Ai #Anthropic #Claude #Agent #Popularity
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥1
Anthropic представила Claude Tag в режиме исследовательского превью — это «всегда активный Claude», который живёт в Slack и работает как полноценный ИИ-участник команды. Функция доступна для пользователей Claude Enterprise и Claude Team.
Claude Tag позволяет упоминать @Claude в каналах для получения инсайтов и назначения задач. В отличие от предыдущих интеграций, новая функция добавляет постоянный контекст и память: Claude следит за обсуждениями в канале, изучает рабочие процессы и может автоматически собирать факты из других каналов, если администратор дал разрешение. Все участники канала видят единую «личность» Claude — можно продолжить разговор с того места, где остановился предыдущий пользователь.
Системные администраторы настраивают, к каким инструментам, данным и каналам у Claude есть доступ. Например, Claude, настроенный для юридического отдела, не будет «запоминать» информацию из инженерного канала. При назначении задачи Claude Tag разбивает её на этапы и выполняет с помощью доступных инструментов, публикуя результаты в треде Slack. Также есть «фоновый» режим: Claude сам инициирует обсуждения, напоминает о забытых задачах и делится информацией из других отделов.
По словам Anthropic, это создаёт ощущение работы с реальным коллегой, который видит полный контекст и действует публично. Конкурентами в этой области выступают Microsoft Graph (Copilot, Work IQ), Snowflake и Databricks, а также Glean, строящий интеллектуальный слой между моделью и корпоративными данными.
#AI #Claude #Anthropic #ClaudeTag #Slack #Agent
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
🔐 Агентный ИИ в безопасности: неверный контекст ведет к катастрофическим решениям
Агентный искусственный интеллект, на который все больше полагается кибербезопасность, способен принимать ошибочные решения с машинной скоростью из-за неполного или некорректного контекста. Как отмечает Эмануэль Салмона, CEO Nagomi Security, «автоматизация без проверенного контекста — это просто более быстрый способ ошибаться в масштабе».
В отличие от обычных LLM, которые работают с промптами и не имеют состояния, агентный ИИ обладает целью и stateful-контекстом. Если агенту не передана информация о критичности конкретного устройства для бизнеса, он может принять решение о его немедленном отключении, не осознавая катастрофических последствий. Агент не остановится, пока не достигнет цели — и если контекст неполон, он может «додумать» недостающие данные, что ведет к галлюцинациям и опасным действиям.
Избыток контекста тоже вреден: он замедляет рассуждения, вызывает потерю фокуса и зацикливание. Ключевая проблема — контекст должен постоянно обновляться в реальном времени, иначе агент будет действовать на устаревших данных. Для безопасного применения агентного ИИ необходимо точно определять границы контекста под каждую задачу, иначе автоматизированные решения принесут больше вреда, чем пользы.
#AI #Safety #Agent #LLM #CyberSecurity #Context #NagomiSecurity
Агентный искусственный интеллект, на который все больше полагается кибербезопасность, способен принимать ошибочные решения с машинной скоростью из-за неполного или некорректного контекста. Как отмечает Эмануэль Салмона, CEO Nagomi Security, «автоматизация без проверенного контекста — это просто более быстрый способ ошибаться в масштабе».
В отличие от обычных LLM, которые работают с промптами и не имеют состояния, агентный ИИ обладает целью и stateful-контекстом. Если агенту не передана информация о критичности конкретного устройства для бизнеса, он может принять решение о его немедленном отключении, не осознавая катастрофических последствий. Агент не остановится, пока не достигнет цели — и если контекст неполон, он может «додумать» недостающие данные, что ведет к галлюцинациям и опасным действиям.
Избыток контекста тоже вреден: он замедляет рассуждения, вызывает потерю фокуса и зацикливание. Ключевая проблема — контекст должен постоянно обновляться в реальном времени, иначе агент будет действовать на устаревших данных. Для безопасного применения агентного ИИ необходимо точно определять границы контекста под каждую задачу, иначе автоматизированные решения принесут больше вреда, чем пользы.
#AI #Safety #Agent #LLM #CyberSecurity #Context #NagomiSecurity
Компания Digital Workforce объявила о расширении применения агентного искусственного интеллекта и приобретении бизнеса по обслуживанию клиентов на базе агентного AI у финской Front AI Oy. Сделка направлена на усиление позиций Digital Workforce в сегменте автоматизации клиентского сервиса с использованием интеллектуальных агентов.
В рамках стратегии компания намерена интегрировать технологии Front AI в свои существующие решения для обработки запросов пользователей. Агентный AI позволяет создавать системы, способные самостоятельно выполнять задачи, анализировать контекст и принимать решения без постоянного участия человека. Это должно повысить эффективность работы контакт-центров и сократить время обработки обращений.
Финансовые условия сделки не раскрываются. Digital Workforce отмечает, что приобретение позволит ускорить выход на рынок с новыми продуктами и укрепить технологическую базу. Компания уже тестирует агентные решения в пилотных проектах с рядом клиентов из финансового и телекоммуникационного секторов.
#Ai #DigitalWorkforce #Acquisition #Agent #LLM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
Together AI объявила о запуске Provisioned Throughput — нового продукта для инференса LLM, который предоставляет выделенные токеновые квоты с фиксированной пропускной способностью и соглашениями об уровне обслуживания (SLA). Решение ориентировано на production-нагрузки, где критичны стабильность задержек и отсутствие конкуренции за ресурсы.
В отличие от стандартного serverless-инференса, Provisioned Throughput резервирует вычислительные мощности под конкретную модель, обеспечивая предсказуемое время ответа даже при пиковых нагрузках. Пользователи приобретают гарантированный объём токенов в минуту (TPS), что позволяет точно планировать затраты и избегать throttling. Продукт поддерживает все популярные open-source модели, доступные на платформе Together AI, включая DeepSeek V4 Pro, Gemma 4, MiniMax M3 и kimi K2.7 Code.
Для разработчиков AI-агентов и coding-инструментов это означает возможность разворачивать критически важные инференс-пайплайны без риска деградации производительности из-за соседних задач. Provisioned Throughput особенно актуален для команд, работающих с Claude Code, Codex и Cursor, где стабильная задержка напрямую влияет на UX агента.
#Tech #Inference #TogetherAI #Agent #LLM #AI #SLA
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1🔥1
OpenAI переосмыслила Codex как новую версию ChatGPT, фактически превращая чат-интерфейс в универсальную платформу. Компания, которая первой популяризировала диалоговые AI-агенты, теперь рискует abandonировать саму категорию «чат» в пользу более широкой концепции «суперприложения».
По данным Stratechery, новый ChatGPT объединяет функции кодового ассистента Codex, текстового генератора и инструментов для работы с API. Это означает, что пользователи получают не просто чат-бота, а среду для выполнения сложных задач: от написания кода до управления данными. Однако аналитики задаются вопросом: не теряет ли OpenAI фокус на том, что сделало ChatGPT прорывом — на простом и интуитивном диалоге?
Для разработчиков это означает, что ChatGPT теперь может выступать как полноценный терминал для работы с кодом, заменяя отдельные инструменты вроде GitHub Copilot. Но для обычных пользователей такой сдвиг может усложнить взаимодействие. OpenAI, похоже, делает ставку на универсальность, рискуя потерять простоту, которая привлекла миллионы.
#Tech #AI #OpenAI #ChatGPT #Codex #Agent #SuperApp
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥1💯1🏆1
😠 Anthropic: Claude меняет тон в зависимости от языка — теплота на хинди, строгость на русском
Anthropic опубликовала исследование ценностей, которые Claude проявляет в диалогах, и того, как они меняются в зависимости от модели и языка. Анализ основан на 309 815 анонимных разговорах за две недели мая 2026 года. Для анализа ценностей учитывались только те беседы, где Claude должен был взвешивать компромиссы или выносить субъективные суждения. Выборка равномерно распределена по моделям Sonnet 4.6, Opus 4.6 и Opus 4.7, а также по 20 наиболее используемым языкам на Claude.ai.
Исследователи выделили четыре ключевых измерения: Почтительность и Осторожность, Теплота и Строгость, Глубина и Краткость, а также Откровенность и Исполнительность. Модели заметно различаются: Sonnet 4.6 чаще поддерживает идеи пользователя и проявляет теплоту, тогда как Opus 4.7 предупреждает о рисках, задаёт вопросы и критикует. Opus 4.6 отвечает прямо, без лишних деталей.
Различия между языками оказались не менее значительными. Наибольший разброс наблюдается по шкалам «Теплота vs Строгость» и «Откровенность vs Исполнительность». Самую высокую теплоту Claude демонстрирует на хинди и арабском — вежливые формулировки, юмор и одобрение. На английском и русском — строгость: вопросы к предположениям, исправление деталей, запрос доказательств. На арабском — максимальная почтительность, на английском — осторожность. Голландские ответы наиболее откровенны, индонезийские — ориентированы на действие.
#AI #Behaviour #Agent #LLM #Claude #Anthropic
Anthropic опубликовала исследование ценностей, которые Claude проявляет в диалогах, и того, как они меняются в зависимости от модели и языка. Анализ основан на 309 815 анонимных разговорах за две недели мая 2026 года. Для анализа ценностей учитывались только те беседы, где Claude должен был взвешивать компромиссы или выносить субъективные суждения. Выборка равномерно распределена по моделям Sonnet 4.6, Opus 4.6 и Opus 4.7, а также по 20 наиболее используемым языкам на Claude.ai.
Исследователи выделили четыре ключевых измерения: Почтительность и Осторожность, Теплота и Строгость, Глубина и Краткость, а также Откровенность и Исполнительность. Модели заметно различаются: Sonnet 4.6 чаще поддерживает идеи пользователя и проявляет теплоту, тогда как Opus 4.7 предупреждает о рисках, задаёт вопросы и критикует. Opus 4.6 отвечает прямо, без лишних деталей.
Различия между языками оказались не менее значительными. Наибольший разброс наблюдается по шкалам «Теплота vs Строгость» и «Откровенность vs Исполнительность». Самую высокую теплоту Claude демонстрирует на хинди и арабском — вежливые формулировки, юмор и одобрение. На английском и русском — строгость: вопросы к предположениям, исправление деталей, запрос доказательств. На арабском — максимальная почтительность, на английском — осторожность. Голландские ответы наиболее откровенны, индонезийские — ориентированы на действие.
#AI #Behaviour #Agent #LLM #Claude #Anthropic
❤1👏1
LM Studio представила Bionic — десктопного AI-агента для работы с открытыми моделями. Приложение ориентировано на программирование, исследование кодовых баз, работу с документами, PDF, презентациями и таблицами. Bionic поддерживает локальный запуск моделей, облачные инференсы через LM Studio Secure Cloud и голосовой ввод с локальной транскрипцией на базе Voxtral от Mistral AI.
Ключевая особенность — Zero Data Retention: компания обещает не сохранять данные пользователей и не использовать их для обучения. Bionic работает как отдельное приложение, не заменяя классический LM Studio. Для облачных задач потребуется аккаунт и настройка биллинга.
Агент умеет инспектировать локальные репозитории, объяснять незнакомый код, вносить изменения с инлайн-диффами, а также генерировать документы и презентации в изолированном окружении. Поддерживаются модели GLM 5.2 и Kimi K2.7 Code. Встроенный веб-поиск позволяет подтягивать внешний контекст, а автоматические чекпоинты — откатывать изменения.
#AI #LMStudio #Bionic #Agent #OpenSource #Development
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1🔥1
Команда Tencent WorkBuddy представила Miora — полнофункциональную платформу дизайн-агентов, которая после закрытого бета-тестирования стала доступна всем пользователям. Платформа охватывает пять направлений: бренд-дизайн, кино и креатив, реклама для e-commerce, интерактивные игры и веб-приложения. Каждое направление оснащено собственными шаблонами навыков и рабочими процессами.
Интерфейс Miora выполнен в стиле WorkBuddy: левая боковая панель содержит модули создания, вдохновения, навыков и памяти. Центральная область чата принимает запросы на естественном языке. Переключатель режимов сцен рядом с маскотом Miora позволяет мгновенно менять домен, динамически обновляя библиотеку шаблонов. В нижней панели конфигурации доступны два уровня модели: базовая модель агента с тремя глубинами (Standard, Pro, Max) и отдельная панель мультимодальной генерации, где можно выбирать модели: GPT-image-2, Seedance 2.0, Kling, Vidu Q3 и другие.
Система навыков Miora абстрагирует типовые дизайн-процессы в исполняемые шаблоны. В режиме бренд-дизайна доступны навыки создания полного визуального образа, генерации персонажа бренда или логотипа. Каждый шаблон активирует вертикально настроенного агента, который проводит задачу от анализа требований до вывода результата. Пользователь может включить режим подтверждения направления перед выполнением или автоматическую генерацию для быстрой итерации.
#AI #Tech #Tencent #Miora #Design #Agent #Platform
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Исследователи из KAIST (Корейский институт передовых технологий) разработали новую парадигму обучения ИИ под названием Learning-to-Theorize (L2T). Вместо предсказания следующего кадра или события модель учится выявлять причинно-следственные связи и правила, которые управляют наблюдаемыми изменениями. Подход вдохновлён тем, как дети ещё до овладения речью формируют внутренние модели устройства мира.
Для реализации парадигмы команда профессора Сонжина Ана создала нейросетевую модель Neural Theorizer (NEO). Она разбивает наблюдаемые изменения на переиспользуемые примитивы (например, поворот, перемещение, заливка цветом) и собирает из них исполняемые программы. Благодаря этому NEO способна объяснять новые ситуации, комбинируя уже изученные элементы, даже если такая комбинация не встречалась в обучающих данных. Традиционные модели, напротив, запоминают целостные паттерны и резко теряют точность на незнакомых сочетаниях.
Работа была представлена на конференции ICML 2026 в Сеуле и вошла в топ-0,7% отобранных докладов (168 из 23 918). Кроме того, исследование получило награду за лучшую статью на воркшопе по композиционному обучению. По словам авторов, L2T открывает путь к созданию «мировых теорий» - моделей, которые не просто прогнозируют события, но понимают их причины. Это может стать основой для интеллектуальных роботов, автономных агентов и систем поддержки научных открытий.
#Ai #KAIST #Research #Agent #LLM #WorldModel
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥1👌1
Фонд OpenClaw выпустил версию 2.0 своей открытой AI-платформы — крупнейший релиз проекта, собравший более 16 000 pull request. Главные новшества: упрощённый первый запуск, полностью переписанное браузерное приложение и общие облачные сессии для совместной работы.
Теперь при первоначальной настройке система сама обнаруживает уже установленные ресурсы — подписки ChatGPT или Claude, API-ключи и локальные модели, что убирает большинство ручных шагов. Остальные параметры можно менять прямо в диалоге с ботом. Браузерный интерфейс открывает чат мгновенно и позволяет продолжить настройку, вернуться к текущим задачам или отслеживать их в реальном времени. В чате появился «Session Rail» — компактная панель с прогрессом выполнения, оценками и pull request, а также встроенная companion-нить для вопросов о текущей сессии без прерывания агента.
Shared Cloud Sessions дают нескольким пользователям работать над одними задачами: можно подключать коллег к активной сессии или назначать им задания вместе с контекстом. По словам разработчиков, команда OpenClaw уже использует эту функцию для разработки самой платформы. Сессии могут запускаться локально, на собственном hardware пользователя через
openclaw connect или на арендованных машинах через инструмент Crabbox с поддержкой AWS и Hetzner. Учётные данные провайдера при этом всегда остаются на шлюзе и не передаются на удалённую машину. Также в релизе обновили messaging, память, навыки, поддержку моделей, automations, плагины и безопасность.#AI #OpenClaw #Agent #ChatGPT #Claude #AWS
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤔1🤯1😱1
Alibaba начала принимать заявки на тестирование Qwen Go! - персонального агента внутри приложения Qwen, который выполняет задачи за пользователя, а не просто отвечает на вопросы. Доступ открывается поэтапно, дата полного релиза пока не объявлена.
Агент умеет оформлять компенсации за задержку рейса, запрашивать возврат по защите цены на Taobao, организовывать техобслуживание авто, бронировать спортплощадки и сравнивать цены в магазинах. При необходимости он обращается к авторизованным платформам, сравнивает варианты и даже звонит поставщикам услуг. По описанию Leiphone, один тестировщик попросил агента получить компенсацию: тот проверил заказы в четырёх авиакомпаниях, нашёл задержанный рейс, переключился на онлайн-чат, когда горячая линия была недоступна, отказался от ваучера в пользу денег и добился выплаты 70 юаней на Alipay. Другой пользователь получил 52 юаня возврата за подешевевшую посуду.
Qwen позиционируется как ассистент, который «делает дела»: он уже закрывает покупки, вызов такси, доставку посылок и управление финансами. Qwen Go! расширяет это на многошаговые сценарии с участием внешних компаний - на фоне гонки персональных агентов у Meta*, Tencent и Ant Group. Ключевой вопрос - надёжность авторизаций, обработки сбоев и споров с сервисами.
*компания Meta признана экстремистской и запрещена на территории Российской Федерации
🎨 qvabo.studio/tg · картинки и видео
#Business #AI #Alibaba #Qwen #Agent #QwenGo #AInews
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥1🍾1