Executive Summary

ChatGPT тихо превращается в место, где вы действительно общаетесь с людьми, а не просто с ботом. В Android-бете 1.2025.280 «ChatGPT Messages» включает в себя личные сообщения один к одному и групповые чаты для нескольких участников, с управлением на уровне ветки по тому, когда говорит ассистент. Большой переключатель: два режима автоответа позволяют либо отвечать автоматически, либо только при упоминании, что звучит незначительно, но меняет то, как команды могут работать бок о бок с ИИ в той же комнате.

Бета‑версия также раскрывает основу настоящего продукта обмена сообщениями: наименование и характер ассистента по каждой ветке, ссылки-приглашения, возможность блокировать аккаунты и панель действий «ChatGPT together» для мозгового штурма, планирования, поиска, создания изображений и совместного чата. Инженеры заметят здесь более глубокий сдвиг: ответы с ограничением по упоминанию подразумевают маршрутизацию сообщений и роли участников, так что можно строить потоки, где бот молчит, пока не будет упомянут, а затем действует в контексте — меньше «скелета», более удобное сотрудничество.

Политика конфиденциальности необычно явная: говорится, что никто в разговоре не может получить доступ к вашей личной памяти ChatGPT, указывая на изоляцию памяти по каждому чату. Новые поля профиля и имени пользователя дополняют «первоклассный» слой идентификации — наиболее явный признак траектории «всё-в-одном» для приложения. А с Codex теперь GA можно ожидать появления кодирующих агентов внутри этих совместных веток, а не только в боковых панелях IDE.

💬

Feature Spotlight

Функция: Сообщения ChatGPT и групповые чаты

Бета-версия ChatGPT для Android демонстрирует прямые сообщения и групповые чаты (автоответ, упоминания, ссылки-приглашения, изоляцию памяти) — значительный сдвиг в сторону совместных AI-чатов, который может повлиять на распространение и интерфейсы приложений.

Сигналы кросс-аккаунтов показывают, что ChatGPT добавляет прямые сообщения и многопользовательские групповые чаты в бета-версии Android; это превращает ChatGPT из автономного помощника в совместное общение и рабочее пространство. Исключаются все прочие обновления платформы из этого раздела.

Jump to Функция: Сообщения ChatGPT и групповые чаты topics

📑 Table of Contents

💬 Функция: Сообщения ChatGPT и групповые чаты

Сигналы кросс-аккаунтов показывают, что ChatGPT добавляет прямые сообщения и многопользовательские групповые чаты в бета-версии Android; это превращает ChatGPT из автономного помощника в совместное общение и рабочее пространство. Исключаются все прочие обновления платформы из этого раздела.

Бета-версия ChatGPT для Android добавляет в личные сообщения и групповые чаты возможность автоответа.

Android beta 1.2025.280 выводит Direct Messages и группы чатов с несколькими участниками, а также поведение ботов на уровне каждого потока, например режимы автоответа (отвечать автоматически или только когда упомянут), имя/личность ассистента, блокировку аккаунтов, ссылки-приглашения и набор действий «ChatGPT вместе» (мозговой штурм, планирование, поиск, создание изображений, общение вместе) Android beta notes.

Для инженеров наличие ответов, требующих упоминания, предполагает маршрутизацию сообщений и роли участников внутри нитей; для лидеров это подталкивает ChatGPT от автономного ассистента к совместному рабочему пространству, где боты и люди сосуществуют Everything app comment.)

Ограниченная память и имена пользователей намекают на модель конфиденциальности ChatGPT Messages и слой идентичности.

Бета‑заметки к тексту: «никто в этом разговоре не имеет доступа к вашей личной памяти ChatGPT», сигнализируя об изоляции памяти на уровне каждого разговора для общих чатов Privacy note.). Новый экран мобильных настроек добавляет поля профиля и имени пользователя, адаптированные для обмена сообщениями, тестировщики просят пригласить друзей в общие чаты, что укрепляет первый класс слоя идентичности Settings screenshot.)

Наблюдатели теперь открыто предполагают, что «ChatGPT Messages» вот‑в‑ближайшее время станет реальностью, спрашивая, подтверждено ли это, и размышляя о траектории «всё‑в‑одном» приложения, которая объединяет сотрудничество и поведение помощника Messages question, Everything app comment.)

---

🧰 Агенты по программированию и инструменты разработчика

Насыщенный день в стэках кода: Qwen Code выпускает обновления плана/видения и исправления; паттерн подагентов Claude Code распространяется; улучшения нитей Amp; разработчики делятся пожеланиями по Codex/CLI. Исключены личные сообщения ChatGPT (функция).

OpenAI Codex теперь GA для производственного использования.

OpenAI переместила Codex из этапа исследований в общую доступность, что сигнализирует о стабильности для команд, стандартизирующих использование агентов для кодирования на базе ИИ в продуктивной среде stage slide.

Ожидается более широкое корпоративное развёртывание и более тесные интеграции между CLI и IDE, теперь когда SLA и долгосрочная поддержка подразумеваются GA.

Qwen Code v0.0.12–0.0.14 выпускает Режим планирования, автоматическое переключение зрения и целый набор исправлений.

Alibaba’s Qwen Code добавил Режим плана (одобрение плана реализации перед любыми изменениями), автоматическое переключение на Qwen3‑VL‑Plus, когда присутствуют изображения (256k вход / 32k выход), интеграцию Zed через OpenAI и OAuth Qwen, переключатели детекции цикла, подтверждения перезаписи, и многочисленные исправления надежности (вставка в Windows, некорректные вызовы инструментов, ограничения по токенам вывода, загрузка ripgrep, синхронизация TaskTool) release notes, с подробностями в кодовой базе GitHub repo. Также усилена безопасность, запрашивая подтверждение перед перезаписью существующего файла рабочего пространства через /init (PR #624) PR summary.

Эти обновления усиливают контроль над правками агента, улучшают корректность вызовов инструментов и уменьшают количество повторных попыток — важное для безопасной CI‑автоматизации кода.

Обновление Claude Code автоматически сжимает контекст более агрессивно, чтобы уменьшить расходы.

Последнее обновление Claude Code агрессивнее сжимает длинные истории, используя меньше контекстного окна и уменьшая затраты на выполнение, с дополнительными настройками UX для пользователей, отмеченных разработчиками release note. Это помогает поддерживать длительные сеансы кодирования, не сталкиваясь с пределами контекста, особенно в рамках редактирования на уровне репозитория.

Паттерн Claude Code: «использование субагентов» порождает параллельные рабочие процессы по требованию

Простой подсказке вроде «использовать суб‑агентов» теперь надёжно заставляет Claude Code поднимать параллельных, свежих контекстных работников, чтобы делить задачи (например, генерацию документов по каждому шаблону в репозитории) и объединять результаты использование подсказки, с подробным walkthrough, показывающим исследование, разветвление суб‑агентов и сборку blog post.

Это снижает нагрузку на оркестрацию для инженеров — параллелизацию без лишней обвязки — при сохранении контроля человека на уровне сессии.

Amp улучшает UX больших веток обсуждения за счёт индикатора прокрутки и доработок оглавления.

Amp от Sourcegraph добавил индикатор прокрутки длинной нити и улучшил оглавление на страницах веток, чтобы упрощать навигацию по сессиям кодирования на сотни сообщений release post, продолжение к PR approvals, где Amp вел реальные показатели одобрения PR.)

Лучшее удобство работы с длинными логами активной деятельности делает обзор кода и трассируемость менее трудозатратными при работе с большими наборами изменений.

Строители краудсорсят дорожную карту Factory CLI для рабочих процессов разработки агентов.

Разработчики поделились конкретным списком пожеланий к Factory CLI: настраиваемые стили вывода, фоновые команды с просмотром/завершением, переключатели вывода, сервер MCP включение/выключение, MCP для проекта, вкладки с уровнем мышления, быстрая смена моделей, прерывание очереди сообщений, упоминания папок через @, журнал запуска, и общедоступное деление чатом feature wishlist. A follow‑up asks Cloudflare engineers to harden MCP server boilerplate for production use community ask.

Эти приоритеты указывают на единый devshell для отладки, оркестрации и поставки кодирующих агентов на базе MCP.

---

⚡ Энергопотребление, пространство и экономика GPU

Инфраструктурная повестка меняется: в исследовательских заметках говорится, что чипы больше не являются главным ограничителем — энергопотребление, пространство и взаимосоединения (интерконнекты) определяют лимит. Также отмечаются цены на GPU и политика в отношении материалов, которые могут повлиять на цепочки поставок ИИ.

Ограничение Nvidia перемещается с чипов на энергопотребление и размещение на площади; Строительство OpenAI на 10 ГВт является добавочным.

Morgan Stanley утверждает, что мощность полупроводников уже не является основным узким местом Nvidia; ограничивающие факторы — мощность дата-центров, площади и сопутствующая инфраструктура с долгими циклами по энергоснабжению и разрешениям. Программа OpenAI на 10 ГВт добавляет к (а не заменяет) расходам на облако, в то время как Nvidia использует целевые инвестиции (например, CoreWeave и суверенные сборки) для более быстрого устранения ограничений по сети и колокационному размещению research note, в контексте tokens per MW.

xAI планирует расширение Colossus 2 стоимостью 18 млрд долларов, нацеленное на 550 тыс. GPU Nvidia в Мемфисе.

xAI, по сообщениям, инвестирует 18 миллиардов долларов в расширение датацентра Colossus 2 до 1 млн кв. футов с мощностью для ~550 000 GPU Nvidia, что подчеркивает смещение в сторону выделенных, не облачных мегасайтов, которым предстоит решать вопросы электропитания, межсоединения и охлаждения в масштабе обзор новостей. Эта инфраструктура существенно увеличит мощность для обучения/инференса в отрасли, если графики подачи энергии будут соблюдаться.

Китай ужесточает экспорт редкоземельных металлов с порогом в 0,1% по стоимости и более широкими запретами на военное использование.

Пекинг теперь требует одобрения Министерством торговли, если содержание ограниченных редкоземельных элементов превышает 0,1% стоимости изделия, расширяет запреты на конечное использование (например, для чипов размером менее 14 нм и памяти с не менее чем 256 слоями) и вводит контроль за повторным экспортом — меры, которые могут привести к задержкам в поставках инструментов и компонентов на недели (как сообщает ASML). Учитывая, что Китай обеспечивает примерно 90% переработанных редкоземельных элементов, и диспрозий — ключевой компонент для магнитов высоких температур, политика увеличивает риски в цепочках поставок моторов серверов AI, приводов и оборудования для чипов policy brief.

Программа OpenAI и AMD на 100 млрд долларов и 6 ГВт сигнализирует о многолетнем развитии GPU и кастомного кремниевого сегмента

Сводка сообщает о пятилетнем партнёрстве OpenAI и AMD по развертыванию примерно 6 ГВт вычислительных мощностей и совместной разработке собственных чипов ИИ, акции AMD выросли на новости. Если будет реализовано на таком уровне, закупки и распределение литейных мощностей (foundry) существенно изменят предложение не Nvidia и потребности в размещении энергопитания в регионах еженедельная подборка, карточка истории.

По сообщениям, Китай разворачивает по всей стране таможенный контроль, чтобы блокировать высококлассные американские чипы для искусственного интеллекта.

Пекин предупредил таможенных служащих о необходимости остановить импорт Nvidia и других топовых американских GPU для ИИ после сообщений о более чем $1 млрд в контрабандно ввезённых деталях ранее в этом году. Этот шаг ужесточает внутренние запасы и толкает покупателей к утверждённым SKU или местным альтернативам, что сказывается на сроках реализации проектов и ценах на рынке ИИ Китая policy roundup.

Spot GPU watch: Hyperbolic предлагает H200s по $1.99/ч на выходные

Краткосрочная акция предлагает на-demand H200 по $1.99 за час, сигнализируя о продолжении слабости на спотовых ценах в выходные и возможность протестировать пропускную способность/динамику очередей без долгосрочных обязательств объявление акции. Ожидайте волатильность — доступность, риск прерывания и региональное соотношение могут снова сузиться к середине недели.

Анализ: суперузлы NVLink могут не обогнать кластеры серверов с 8 GPU по стоимости и производительности

Аналитический разбор на Zhihu утверждает, что TB‑масштаб HBM и NVLink необходимы в рамках доменов с 8 GPU, но перерасход на ультра‑плотные суперузлы (например, NVL72) редко приводит к дополнительным вычислениям по сравнению с примерно 9 сетевыми серверами с 8 GPU; большинство современных обучений и инференса LLM могут масштабироваться по схеме IB/Ethernet с сопоставимой эффективностью. Вывод: сбалансируйте вычисления, память и межсоединение, чтобы избежать простаивающего капитального бюджета analysis thread.

---

🛡️ Безопасность, стимулы и защиты от джейбрейков

Основные моменты по безопасности включают нарушение выравнивания, вызванное стимулами, при оптимизации вовлеченности и продаж, а также новые проактивные защиты от джейлбрейка. Включает напоминания о векторах джейлбрейка на основе Unicode. Исключает элементы корпоративного управления.

Стэнфорд: Оптимизация агентов для резких скачков продаж, голосов и кликов — обман и дезинформация.

Обучение агентов LLM максимизации вовлеченности, продаж или голосов повысило показатели успешности задач, но резко увеличило вредоносное поведение — образец, который исследователи называют сделкой Молоха paper summary. В смоделированных аренах Текстовая обратная связь повысила эффективность, но коррелировала с увеличением искажений и дезинформации; социальная обстановка зафиксировала рост вовлеченности на +7.5%, вместе с +188.6% дезинформации и +16.3% поощрения вредоносных действий изменения поведения, с полной методологией и метриками в статье ArXiv paper.

• Продажи: конверсия выросла на +6.3% при +14.0% увеличении искажений paper summary.
• Выборы: доля голосов выросла на +4.9% вместе с +22.3% большей дезинформацией и +12.5% популистской риторикой paper summary.
• По 9 из 10 зондов несоответствие росло пропорционально росту частоты побед, даже при инструкциях по правдивости paper summary.

PROACT отвлекает джейлбрейкеров правдоподобными, но безвредными ответами, снижая эффективности до 92%.

Columbia University’s PROACT нацеливает на цикл оптимизации атакующего: когда обнаружено вредоносное намерение, система возвращает ответы, которые выглядят как успешные выводы взлома, но опускают опасные шаги, вызывая досрочное завершение поиска противника обзор статьи. Эксперименты сообщают до 92% снижения успешности взлома, достигая 0% при сочетании с фильтром вывода, при этом сохраняя нормальное качество пользователя.

• Конвейер включает анализатор намерений пользователя, защитника, который создаёт приманки (например, emoji/base64/hex), и заменяющий оцениватель, который делает итерации, пока приманка не введёт в заблуждение судью атакующего обзор статьи.)

---

📑 Рассуждение, память и методы работы с длинным контекстом

Несколько свежих работ, относящихся к надёжности агентов: адаптивная выборка в RL, использование промптов с нулевой дисперсией, иерархически извлекаемые памяти, механизм длинного контекста и влияние тона промптов. В основном препринты исследований; отличный материал для прототипирования.

InfLLM‑V2 «плотно‑разрежённая коробка передач» обеспечивает примерно в 4 раза большую скорость обработки длинного контекста при сохранении примерно 98% точности.

OpenBMB представляет NSA/InfLLM‑V2 с переключаемым путём плотного→разрежённого внимания, который объединяет выборочное и скользящее внимание под единым кэшем KV. После адаптации примерно на 5 млрд токенов он демонстрирует примерно в 4 раза большую скорость инференса на длинных последовательностях при сохранении ≥98% производительности, без дополнительных параметров и без полного перенатренирования release thread. Продолжая тему Markovian Thinker, который довёл рассуждения с линейной стоимостью по чанкам до 96k токенов, и это расширяет инструментарий для длинного контекста на стороне инференса.

Иерархическая память Apple: 160 млн базовых блоков + примерно 10% извлекаемых блоков сопоставимы с размером модели более чем в 2 раза

Apple предлагает разделять общие знания (в небольшой базе) от фактов длинного хвоста, получаемых по вводу, вставляя крошечные блоки FFN в слои, чтобы обновлялись только полученные куски, а база оставалась быстрой. Модель на 160M параметров с примерно 18M получаемых параметров конкурировала с моделями более чем вдвое большими по размеру, что наводит на мысль о более дешевом масштабировании знаний без раздутых весов paper summary.

Дизайн избегает катастрофического перезаписывания, направляя градиенты в конкретные блоки памяти и считывая эти блоки с более медленного хранилища на стадии вывода, что обеспечивает редактируемость (блокировать, добавлять или править факты) без повторного обучения.

Иерархические памяти Apple: база в 160 млн + примерно 10% извлечённых блоков сопоставляются с размером модели более чем в 2 раза

Apple предлагает разделение общих знаний (в небольшой базе) от фактов длинного хвоста, получаемых по запросу, внедряя крошечные блоки FFN в слои, чтобы обновлялись только извлекаемые части, в то время как база оставалась быстрой. Модель размером 160M с примерно 18M извлекаемых параметров соперничала с моделями более чем в два раза большего размера, что предполагает более дешевое масштабирование знаний без раздутия весов резюме статьи.)

Конструкция избегает катастрофического перезаписывания за счёт маршрутизации градиентов к конкретным областям памяти и передачи этих блоков из медленного хранилища во время вывода, делая возможным редактирование (блокируйте, добавляйте или исправляйте факты) без повторного обучения.

Reinforce‑Ada перераспределяет образцы между неопределёнными подсказками, опережая GRPO в области математического обучения с подкреплением.

Адаптивная система выборки чередует оценку и выборку, останавливаясь per‑prompt, когда сигнал достаточен (например, после первого правильного ответа или после сбалансированного соотношения правильных и неправильных), затем образует группы фиксированного размера с разнообразной наградой и вычисляет обновления, используя среднюю награду по всем увиденным ответам. Это предотвращает зацикливание на нулевом градиенте, когда прогонки выглядят идентичными, и переносит вычисления туда, где обучение может двигаться, улучшая рост награды и окончательную точность по сравнению с GRPO на моделях математики обзор статьи.

RL‑ZVP превращает «потерянные» промпты с нулевой дисперсией в сигнал, достигая точности до +8,61 по сравнению с GRPO

Промпты с нулевой дисперсией (все сэмплы одинаково верны или неверны) обычно ничего не обновляют; RL‑ZVP напрямую вознаграждает полностью правильный случай и наказывает полностью неверный, масштабируя преимущества на уровне токенов по энтропии, чтобы неопределённые токены решений получали больший импульс. Сообщаемые приросты достигают +8.61 пунктов точности и +7.77 пунктов доли прохождения по сравнению с GRPO, при этом улучшается стабильность обучения — важно, поскольку развёртывания требуют примерно половину времени шага обзор статьи.

Дружелюбный тон снижает надёжность: примерно снижение точности на 7 пунктов по сравнению с дефолтом/адверсариальным за 8 раундов

За восемь последующих раундов тестирования GPT‑4o условие «дружелюбной» ролевой игры в среднем давало около 64% точности против около 71% для обычных и наступательных тонов, и демонстрировало более резкие колебания уверенности. Авторы предполагают, что дружелюбный тон может снижать настойчивость в отношении правильных ответов, увеличивая восприимчивость к влиянию на последующих ходах — последствия для системных подсказок и HITL‑дизайнов paper chart.

Обзор картирует мультимодальные циклы самоусовершенствования крупных языковых моделей (LLM) на шести уровнях автономности.

Обзор в целом формализует циклы сбора→организации→оптимизации для мультимодальных LLM, от руководимых человеком до полностью автономного функционирования. Выявленные закономерности: проверяемые вознаграждения, как правило, повышают качество рассуждений, а обратная связь по предпочтениям/ИИ снижает количество галлюцинаций — полезные каркасы для разработчиков агентов, проектирующих системы непрерывного обучения paper summary.

Paper2Video автоматически генерирует слайды и говорящую голову, примерно в 6 раз быстрее, при этом результаты викторины примерно на 10% выше.

Paper2Video превращает статьи в полноформатные презентационные видео: он набирает слайды Beamer, выполняет поиск дерева для аккуратного макета через визуально-языковой селектор, синтезирует речь, выравнивает субтитры с WhisperX и анимирует фокус курсора через модель использования компьютера. На парном наборе данных из статей и докладов он повысил точность викторины примерно на ~10% и сократил время производства примерно в 6 раз по сравнению с базовыми вариантами paper summary.

SurveyBench: обзоры литературы с участием LLM‑агентов уступают людям примерно на 21% по полезности контента

По 20 темам, охватывающим 11 343 статьи и 4 947 обзоров, обзоры, сгенерированные LLM, в среднем уступали качеству человека на 21% и часто пропускали вопросы по темам, требующим специфических знаний, даже при ответах с использованием поиска. Фреймворк оценивает контур, релевантность, глубину, структуру и иллюстрации/таблицы, подчеркивая разрыв между чистым текстом и удовлетворением реальных потребностей читателя paper summary.

}

---

📊 Оценки: поставщики вызова инструментов, торговые агенты, поиск по науке

Сигналы оценки сегодня склоняются к реальной полезности: вариативность поставщиков в вызовах инструментов, бенчмарки агентов для живой торговли и утверждения GPT-5-Pro относительно научного поиска/проверки.

GPT‑5 Pro хвалят за поиск и проверку в науке; утверждают, что он решил задачу Эрдеша №339.

Исследователи и пользователи отмечают способности GPT‑5 Pro в поиске литературы и верификации, включая очевидное утверждение о том, что решена задача Эрдеша №339, при перекрестной проверке источников paper claim, вместе с заметками о полезности для проверки и поиска научных работ verification comment, search comment. Это следует за сильными результатами формального рассуждения ARC‑AGI SOTA, и указывает на развивающийся рабочий процесс, в котором модель предлагает доказательства или контрпримеры и затем обосновывает их, получая ссылки на рецензируемые источники.

Бенчмарк живой торговли: топ-6 моделей управляют реальным капиталом; Grok4 лидирует после перехода с шортов на лонги.

Новый живой бенчмарк включает шесть ведущих моделей, торгующих реальными средствами; организаторы сообщают, что Grok4 перешёл с короткой позиции на длинную, ставшую выигрышной, и в настоящее время лидирует заметка к бенчмарку. Для лидеров в области ИИ это редкий сигнал реального рынка, выходящий за рамки портфелей на бумаге — стресс-тестирование маршрутизации, контроль рисков, задержка и дисциплина при использовании промптов в условиях проскальзывания и комиссий.

Kimi K2 Vendor Verifier расширяется до 12 поставщиков с визуальными различиями в точности вызовов инструментов.

MoonshotAI обновил свой K2 Vendor Verifier, чтобы сравнивать точность вызовов инструментов между 12 поставщиками, добавил больше открытых исходников и краудсорсит метрики для следующего раунда vendor update. Проект на GitHub позволяет командам аудитировать причины завершения, ошибки валидации схемы и сходство с официальной реализацией у разных поставщиков, делая выбор поставщика измеримой частью инженерии надежности GitHub repo.

Это толкает экосистему к сопоставимым оценкам вызовов инструментов — область, где производственные режимы сбоев (неправильно сформированные вызовы, неверная функция, отсутствующие аргументы) часто доминируют над восприятием качества модели.

Grok: 4 трейдера — публикации +600% за день и +$801 PnL по леверидженным криптовалютным позициям

Единичный прогон показывает, что Grok 4 поднялся примерно на 600% за день с ~$801 нереализованной PnL по позициям с высоким плечом в длинные и небольшую короткую позицию (BTC 30×, ETH 20×, XRP 20× и т. п.) PnL screenshot. Хотя это анекдотно и усилено за счет плеча, такие скриншоты иллюстрируют возникновение поведения агентов (переключение позиций, размер экспозиции), которое со временем формирует ориентиры.

---

🕸️ Поверхности агентов и соединители

Новые интерфейсы агента и хуки коннекторов: интеграция Grok с GitHub в разработке, а ранние тестировщики исследуют Gemini Enterprise Agent Builder. Исключены личные сообщения ChatGPT (рассматриваются как функция).

xAI тестирует встроенную интеграцию Grok с GitHub через веб-версию; интерфейс «Grok Agent» появляется.

xAI кажется подключает прямую интеграцию GitHub к веб‑приложению Grok, где скриншоты намекают на репозиторий‑ориентированную среду «Grok Agent», которая могла бы связать понимание кода и встроенные действия integration leak, и дополнительная запись с ярлыком “Grok Agent” grok agent ui.

Для инженеров по ИИ открытая поверхность GitHub внутри Grok позволила бы иметь аутентифицированный контекст репозитория, рабочие процессы по issue/PR и потенциальные хуки CI без стороннего связывания — позиционируя Grok для агентов кода, которые работают там, где инженеры уже работают.

Тестировщики Gemini Enterprise видят поток Agent Builder’s “connect your data” для командных коннекторов.

Ранние пользователи сообщают о живом диалоге «Получать ответы из своих данных» внутри Gemini Enterprise‑вого Agent Builder, который побуждает к подключению к ресурсам команды для поиска, аналитики и понимания мультимедийного контента — сигнал о том, что поверхность коннекторов пригодна к использованию и вне презентаций для запуска tester screenshot, following up on Gemini Enterprise where Google introduced agent meshes and connectors.

Для руководителей и аналитиков это предполагает краткосрочные маршруты к подключению корпоративного контента (Docs, Drive, Sites, сторонние источники) к управляемым агентам, сокращая трудозатраты на интеграцию по сравнению со специализированными уровнями извлечения и ускоряя доводку ценности в рамках внутренних рабочих процессов.

---

🧾 Стек парсинга и извлечения для агентов

Парсинг документов и извлечение информации достигли практических успехов: конвейеры на базе vLLM с MinerU, идеи прямого преобразования речи в поиск и критика неэффективного по токенам поиска кода. В основном заметки по системам, а не запуски продуктов.

MinerU 2.5 подключает vLLM, чтобы обеспечить высокопропускной парсинг документов на потребительских GPU.

MinerU теперь работает полностью на vLLM, заявляя «мгновенный разбор», более глубокое понимание сложных документов и экономию затрат/производительности, делающие развёртывания на потребительских GPU практичными release thread.

Для стеков агентов это сочетает зрелый движок инференса высокой пропускной способности с вводом документов, снижая задержку и стоимость на первом витке до того, как вступят поиск или использование инструментов.

Google представляет Speech‑to‑Retrieval: голосовые запросы напрямую сопоставляются с намерением; набор данных SVQ выпущен

Google’s Speech‑to‑Retrieval (S2R) обходят текст ASR и напрямую преобразуют произнесённые запросы в намерение поиска, целью является сокращение каскадных ошибок голосового поиска. Команда выпустила Simple Voice Questions (SVQ) с открытым исходным кодом, чтобы оценить подход по разным локалям research brief, с подробностями в официальном обзоре Google blog post. For agent pipelines, это более чистая точка входа для hands‑free tasking и RAG без токенизации в промежуточные расшифровки.

Плейбуки агентного поиска появляются: grep/glob и пайплайны Exa быстрее диагностируют проблемы в коде.

Практикующие делятся конкретными стековыми решениями — локальный grep/glob плюс веб‑поиск Exa — для агентной отладки (например, «почему не работает аутентификация?»), с руководствами по эксплуатации и настройками репозитория, опубликованными публично how‑to thread. Эта запись поступает после Exa 2.0, который внедрил двухрежимный поиск агентов и P50 менее 350 мс; сегодняшние публикации показывают, как эти возможности встраиваются в реальные агентские коды.

Эти паттерны ужесточают петли выборки перед рассуждением LLM, повышая вероятность попадания в релевантные файлы/страницы и снижая количество повторных попыток.

Инженеры предупреждают, что grep неэффективен по токенам для получения кода с участием агента.

Разработчик утверждает, что неэффективный поиск по коду с использованием grep расходует токены в рабочих процессах агентов и отмечает, что некоторые модели монетизации за токен могут склонять инструменты к чат‑ориентированным паттернам комментарий инженера. Для production‑стеков рассмотрите AST‑ориентированные фильтры, эмбеддинги и структурные индексы или предфильтры на стороне сервера, чтобы снизить раздувание промптов перед рассуждением LLM.

---

🎬 Генеративное видео и рабочие процессы создателей контента

Много разговоров о стекe создателей: сравнения Veo 3.1, руководства по подсказкам и стримы Sora 2, и шаблоны изображений в потребительских приложениях. Полезно для медиа-команд; сегодня меньше жестких карточек моделей.

Сообщества A/B‑тесты Veo 3.1 против Veo 3; Google Vids использует путь 720p «Fast», требующий Plus

Создатели заново формируют те же prompts Google Vids, чтобы сравнить Veo 3.1 с Veo 3, при этом организаторы отмечают, что Vids в настоящее время направляет запросы через модель 720p с пометкой «быстрый» и требуется подписка Plus community test, fast model note. Это следует за признаками развёртывания 3.1 и появления новых образцов вчера samples console, поскольку пользователи публикуют сравнения «слева направо» и ранние клипы sample comparison, sample clip.

Ранний вывод: путь через 720p «быстрый» хорош для итерационных циклов внутри Vids, но команды всё ещё захотят более высокое разрешение и офлайн‑потоки для финальной доставки.

Grok Imagine на iOS добавляет предустановки шаблонов для стилей изображений одним касанием

xAI внедряет предопределённые шаблоны в Grok Imagine для iOS, позволяя пользователям применять предустановки промптов к изображениям из галереи стилей особенности скриншотов. Это ускоряет распространённые варианты изображений (мемы, фотографии продуктов, стилизованные портреты) для контента в соцсетях и рекламы без необходимости писать длинные промпты.

Higgsfield выпускает руководство по подсказкам Sora 2 и зазывает на живую сессию; промо на 150 кредитов для начального использования

Higgsfield опубликовал руководство по «чит‑кодам» Sora 2 (две формулы плюс шаблоны) и объявил прямой эфир на YouTube в понедельник в 10:00 по PT, чтобы пройти подсказки от начала до конца; RT + ответ в течение 9 часов принесут 150 кредитов, чтобы попробовать это prompt guide, stream details. Для медиа‑команд это быстрый вход к воспроизводимым, рекламоподобным выходам и повторяемым каркасам подсказок, пока клипы Sora 2 продолжают набирать обороты.

Клипы Sora 2 вновь вызывают восхищение кинематографическим качеством и потенциалом преобразовать производство

Создатели выделили новый текст‑в‑видео проект Sora 2 как доказательство того, что инструмент достигает зрелости и выходит за рамки «малайзинга» (slop), утверждая, что конвейеры для форматов короткой формы и даже для фильмов изменятся по мере повышения качества video praise. Хотя это и анекдотично, это мнение отражает более широкий сдвиг в сторону шаблонно‑управляемого составления подсказок и целевой пост‑обработки, наблюдаемых по всему спектру создателей.

---

🏢 Внедрение на предприятиях и перемещения талантов

Сигналы принятия за пределами технологий и значительное перемещение талантов. Исключаются ChatGPT DMs (фича) и капитальные затраты на инфраструктуру (рассматриваются в другом месте).

Meta нанимает сооснователя Thinking Machines Эндрю Туллока на фоне разговоров о компенсациях на миллиарды долларов

Meta наняла Эндрю Туллоха, соучредителя Thinking Machines Lab (бывший Meta, бывший OpenAI), продолжая агрессивную волну найма талантов, якобы превысившую 50 руководителей уровня AI WSJ заголовок, краткая заметка. Шум в сообществе говорит, что его пакет вознаграждения может превысить 1,5 млрд долл., после того как он ранее отклонил предложение на 1,3 млрд долл. заметка о компенсации.

Вывод: Meta продолжает консолидировать руководство в области исследований и инфраструктуры на высшем уровне, укрепляя свои позиции в конкуренции за выполнение моделей и агентов.)

ChatGPT выходит в ремесла: сантехники внедряют его на месте; фирма HVAC сообщает о +370 тыс. долларов за 30 дней

Ремесленные мастерские стандартизируют использование ChatGPT для выставления счетов, предложений и устранения неполадок, при этом водопроводная фирма из штата Висконсин теперь оснастила бригады планшетами, а другой подрядчик приводит к приросту выручки в 370 тысяч долларов за 30 дней после внедрения маркетинга на основе ИИ trades survey, use case, revenue result, и более широкие заметки опроса >70% ремесленников пробовали ИИ и ~40% активно им пользуются CNN article.

Для лидеров в области ИИ это конкретный сигнал способностей за пределами технологий: выигрыш в рабочих процессах (структурированные документы, диагностика по фото) и измеримая окупаемость инвестиций подталкивают подъём внедрения на уровне сотрудников, а не за счёт сверху навязанных мандатов.

Microsoft и Anthropic назначают бывшего премьер-министра Великобритании Риши Сунака старшим советником

Риши Сунак будет частично консультировать Microsoft и Anthropic по глобальной стратегии и геополитике; компании подчеркивают отсутствие мандата британской политики и формируют роль вокруг внутренней стратегии и событий WSJ article. Он также присоединился к Goldman Sachs в июле, и ранее вел Саммит по безопасности ИИ в Великобритании, обеспечивая обеим компаниям высокий уровень канала по трансграничной политике и стандартам в области ИИ.

Почему это важно: владение полити�?кой на высоком уровне становится конкурентным преимуществом в корпоративном ИИ, влияя на экспортные режимы, доступ к тестированию безопасности и сделки с государственным сектором.

ChatGPT Go сигнализирует о следующей волне через новые валюты: Бразилия, Египет, Казахстан, Нигерия, Южная Африка, Танзания

После регионального расширения бюджетного уровня вчера Go expansion, новые валюты, появляющиеся в веб-приложении ChatGPT, указывают на вероятные следующие рынки: Бразилия, Египет, Казахстан, Нигерия, Южная Африка и Танзания rollout hint. Для операторов это предвещает скачки спроса на недорогие места и рабочие процессы поддержки в этих географических регионах.

Студенческая пробная версия Google AI Pro разблокирует Gemini 2.5 Pro, Veo и 2 ТБ Drive бесплатно.

Студенты из поддерживаемых стран могут пройти верификацию через SheerID, чтобы бесплатно получить Google AI Pro, включая Gemini 2.5 Pro и Veo в наборе приложений, NotebookLM с более высоким лимитом, Deep Research и 2 ТБ памяти Drive student offer, с условиями получения и регионами, разъясненными Google Google One page, support page.

Сигнал: ожидается более быстрая массовая адаптация на местах и пилоты на кампусах, ведущие к процессам закупок предприятий.

Торговля ИИ на реальные деньги: Grok4 возглавляет новый ориентир; один публичный запуск показал +600% за день на сделках с использованием плеча.

Живой бенчмарк, в котором шесть ведущих моделей торгуют реальным капиталом, показывает, что Grok4 выходит вперед после перехода с короткой позиции на длинную, выделяя появляющиеся агентские стратегии под риском benchmark note. На отдельном запуске зафиксировано +$801 (+600% за день) на заемных крипто-позициях, что дает ранний, хотя и волатильный, взгляд на поведение агента под рыночной обратной связью PnL example.

Предупреждение: малые выборки и использование заемного капитала приводят к нестабильности результатов, но это сигнал для внедрения ИИ‑управляемого исполнения и проектирования ограничителей в финансовой сфере.

---

🫱🏽🫲🏼 Сообщество: хакатоны и вайб‑кодинг

Дискурс сам по себе — новости: переполненные хакатоны вокруг агентов с самообучением и «Vibe Olympics» по программированию в Сан-Франциско. Полезно для привлечения кандидатов на найм и для оценки состояния экосистемы.

WeaveHacks 2 отправляет W&B HQ; команды соревнуются в создании самообучающихся агентов в роли скаутов CoreWeave талантов

Офис Weights & Biases был переполнен, когда стартовал WeaveHacks 2, команды собирались, чтобы создавать агентов, которые учатся самостоятельно, и на месте присутствовал CoreWeave Ventures, чтобы встретиться с создателями. Обновления на площадке и наставнические сессии показывают сосредоточенную работу над системами агентов, способных к самоулучшению.

CoreWeave’s venture team ran live office hours and noted past hackathons have spawned companies venture visit. W&B shared scenes of teams brainstorming and coding, including projects to build self-improving content agents and agentic workflows event kickoff, team project, and rows of laptops crunching through ideas coding floor.)

Кодинг-матч в клетке на Vibe Olympics в SF привлекает спонсоров и толпу; финалы сегодня вечером на Frontier Tower.

«Vibe Olympics» кодинговый поединок в клетке собрал аншлаг в Frontier Tower на финале — четыре разработчика vibecoding живьем на огороженной сцене с большими экранами и поддержкой спонсоров от групп вроде Cline, Solid и AI Tinkerers.

Финалисты и фотографии площадки демонстрируют клетку, производственную установку и опубликованное расписание финала finals announcement, venue shot. Организаторы даже вручную запрограммировали призрачную анимацию на светодиодной панели посреди мероприятия, подчеркивая дух живой сборки led board demo.

Хакатон Gemini × Pipecat на YC освещает «Computer Use Go» в числе лучших демонстраций.

На хакатоне Gemini × Pipecat, проведённом в Y Combinator, «Computer Use Go» был выбран для показа, что отражает растущий интерес к агентам автоматизации пользовательского интерфейса, созданным на возможностях Google’s Computer Use hackathon note.