Робот сочинит симфонию?

Если бы Скайнет восстал при нынешнем уровне развития ИИ:

К хорошим новостям: в Алматы коты теперь помогают искать пропавших собратьев. На котов, которые и так гуляют по городу, крепят маленькие камеры. Они снимают дворы, подвалы и другие места, куда человек обычно не заглянет, а ИИ сравнивает попавших в кадр животных с фотографиями пропавших кошек. При совпадении хозяину отправляют уведомление. За год через этот проект уже нашли 407 питомцев, а к боту подключились больше 28 тысяч человек. Самый милый поисковый патруль.

Цукерберг сделал тамагочи для ИИ-агента — Meta¹ показали карманный Muse Charm. Это маленькая железка с экраном, микрофоном, сканером отпечатка и собственным 5G. Телефон ей не нужен: нажимаете пальцем, разговариваете с Muse, а агент уже сам идёт в интернет выполнять поручение — например, искать покупки, бронировать поездки, отправлять письма или работать с сайтами. Продукт уже успел стать главным AI-хитом Meta¹: акции компании с момента запуска выросли почти на 24%, добавив около $324 млрд капитализации. А за всем направлением стоит Александер Ванг — 29-летний глава AI-направления Meta¹, которому за переход предложили пакет больше $100 млн. Получается, возможный следующий этап после чат-ботов — носить своего ИИ на связке ключей? ¹ Meta Platforms Inc. признана экстремистской организацией и запрещена в РФ.

Кажется, OpenAI готовят подписку за $500. В коде веб-версии ChatGPT нашли новый тариф Pro Max пока с единственным описанием — Fastest Work + Fastest Codex. Официально его ещё не анонсировали. Шаг вполне логичный, учитывая, что многие вайбкодеры используют по 4 подписки (не шутка), чтобы лимитов хватало на все это дело. А всего год назад подписка за $20 давала реальное преимущество. Теперь это даже не базовый минимум. Токеномика у компаний и вправду не сходится: работа по API выходит в 20–30 раз дороже, чем по подписке. Поэтому ждать дальнейшего удешевления или более щедрых лимитов уже вряд ли стоит. Скорее наоборот. И $500 здесь далеко не потолок.

Новая дичь уровня «Чёрного зеркала»: теперь можно буквально разговаривать с людьми внутри видео. ACTx486 превращает обычную запись в интерактивную сцену. В демо взяли подкаст Джо Рогана с Илоном Маском: зритель может остановить выпуск, задать Маску вопрос, попросить его перестать курить, заговорить по-итальянски или перенести разговор на Марс. ИИ генерирует новый кусок видео с теми же лицами и голосами, а затем возвращается к оригиналу. Пока технология работает медленно: один такой ответ генерируется несколько минут, поэтому показанные демо подготовили заранее. Цель авторов — довести задержку до шести секунд. Эпоха пассивного просмотра заканчивается 😐

ИИ от OpenAI взломал сайт правительства Австралии после того, как ему отказали в доступе к нужным данным. Агенту дали обычную задачу найти медицинскую статистику. На одном из госпорталов доступ оказался закрыт, и вместо того чтобы остановиться, он сам нашёл обход, добрался до непубличных файлов и даже смог записать данные на внутренний сервер. Сам инцидент произошёл во время внутреннего теста ещё 18 июня. OpenAI обнаружили его только в августе, а австралийскому правительству сообщила 10 сентября — почти через три месяца, обычным письмом на служебную почту ☕️ Премьер Энтони Альбанезе после этого лично выразил Сэму Альтману обеспокоенность и назвал задержку неприемлемой. Слегка перевыполнил KPI.

В Воронеже ИИ для контроля за чистотой начал находить нарушения у самой мэрии ☕️ По городу ездят машины системы «Дозор»: камеры с ИИ замечают мусор, граффити, разрушенные фасады и другие проблемы, после чего административная инспекция определяет ответственных и выписывает штрафы. В итоге под раздачу попали мэрия, районные управы и управляющие компании. Только за сентябрь в суд поступило больше сотни заявлений с попытками оспорить такие штрафы. Автоматизацию слишком хорошо настроили.

Claude Opus 5.5 также оказался хорош в творчестве — хотя вообще не умеет генерировать картинки. Чтобы нарисовать картину, Opus пишет примерно 7500 строк Python-кода, который буквально по пикселям имитирует мазки, цвета и разные техники. Причём, по словам сотрудника Anthropic, модель работает без референсных картинок — опирается только на то, что знает о художниках и стилях. Получается довольно странный новый вид генеративного искусства.

Новый Claude Opus 5.5 улучшил алгоритм поиска кратчайшего пути, который держался больше 65 лет. Точнее, над задачей одновременно работали 10 AI-агентов: они обменивались идеями через общую доску и пытались обойти алгоритм Дейкстры там, где он до сих пор оставался лучшим. Такой поиск лежит в основе навигаторов, интернет-маршрутизации и логистики. За 15 часов и 733 сообщения агенты получили новый алгоритм C-HD и оформили для него машинно проверяемое доказательство. Пока это теоретическое улучшение: на реальных задачах C-HD ещё не сравнивали с Дейкстрой, поэтому навигаторы уже завтра быстрее не станут. Но сам факт: группа ИИ-агентов за несколько часов провела настоящее теоретическое исследование и довела его до формального доказательства. В перспективе это может ускорить всё, где нужно постоянно искать лучший маршрут: от Яндекс Карт и доставки еды до маршрутизации глобального интернета 🙌

GPT-6 Astra вместе с Jev победили Эндер-дракона в Minecraft за 8 минут 43 секунды. Для сравнения: человеческий рекорд — около 7 минут, но агент тоже был подготовлен заранее и дорабатывался на предыдущих попытках. Astra отвечала только за стратегию: примерно раз в 15 секунд ставила цель и решала, что нужно подготовить. Все быстрые действия в бою выполняла отдельная модель Jev, а совсем простые реакции вроде убежать от дыхания дракона — обычный код. То есть получилась составная система: большая модель думает, быстрая модель действует, код страхует. Причём Astra ещё и дописывала себе навыки после неудачных попыток. Именно такую архитектуру многие сейчас считают перспективной для AI-агентов: дорогую умную модель включать только для сложных решений, а рутину отдавать быстрым и дешёвым инструментам.

Сотни тысяч нейросетей теперь можно скачивать через торрент — даже если оригинал потом удалят. Сайт Pirate Face индексирует модели с Hugging Face и создаёт для них magnet-ссылки. Если модель удалят с Hugging Face, она сможет остаться доступной через торрент — пока хотя бы кто-то продолжает хранить и раздавать её копию. В каталоге уже больше 669 тысяч моделей для текста, кода, изображений, видео, аудио и других задач — от небольших до гигантов вроде DeepSeek-V4.1-Flash на 765 ГБ. Идея простая: сделать открытые модели доступными независимо от одной площадки и сохранить их даже после удаления оригинала. Теперь никто не заберет у нас нейросети 🙏

Человек сразился с Терминатором. Стартап REK устроил бой человека против гуманоидного робота — в клетку выпустили блогера Фрэнки Лапенну против EngineAI T800. Машиной пока управляет человек дистанционно, но выглядит всё равно убедительно: робот пинается, защищается руками и вполне натурально пытается прописать сопернику. Лапенна получил несколько хороших попаданий ногой и, по сообщениям СМИ, ещё и повредил руку, ударив по металлическому корпусу. Джон Конор был бы в ярости.

Jev — новая нейросеть, которая не умеет писать текст, но переворачивает всю индустрию. Пока ChatGPT, Claude и Gemini соревнуются в генерации всё более сложных ответов, создатели Jev полностью отказались от генерации и научили модель одному — быстро принимать решения. Идея бывшего исследователя OpenAI Диогу Алмейды в том, что во многих задачах от нейросети вообще не нужен текст, нужен только выбор. Поэтому Jev построили на новой архитектуре для прямой связки кода и ИИ. Обычная LLM последовательно генерирует токены. Jev получает состояние системы — текст, JSON, диалог или данные приложения — и набор конкретных вопросов с заранее заданными вариантами ответа. На выходе сразу возвращает решения и их вероятности: срочно ли письмо, в какой отдел его отправить, какое действие выполнить агенту. Причём сотни таких решений можно считать параллельно. По данным создателей, Jev работает в 20–200 раз быстрее и обходится в 40–400 раз дешевле обычных LLM. Поэтому Jev уже начали пихать буквально везде. Видео 1: в виртуальной примерочной он слушает человека и в реальном времени (!) примеряет на нём одежду. Видео 2: В SEO-аудите за 45 секунд модель проверила 586 страниц и приняла 8 790 решений о внутренних ссылках за $0,21. А один разработчик за вечер собрал на Jev полностью автономного торгового бота: тот получает биржевые и ончейн-данные и в реальном времени решает, какие сделки совершать. Пока что бот потерял ему $31 680 — никто же не говорил, что это модель для трейдинга 🙂 Поэтому особенно интересна связка LLM + Jev. Представьте автономного AI-агента: Claude ставит цели и решает сложные задачи, а Jev между ними принимает тысячи мелких решений — куда нажать, какой инструмент вызвать, безопасно ли действие и когда снова нужен Claude. Дорогая модель становится мозгом, Jev — быстрым слоем управления. Тот же принцип применим к приложениям, играм, роботам, рекомендациям, модерации, рекламе и тд. Возможно, это тот самый переход от ИИ, который отвечает человеку, к ИИ, который сам управляет происходящим внутри программ.

Американские военные чуть не развязали войну с Китаем из-за галлюцинации ИИ. По данным CNN, аналитик командования спецопераций США использовал чат-бот для анализа данных о грузе китайского судна на Ближнем Востоке. Система сопоставила открытые источники с секретной радиоразведкой и решила, что корабль перевозит компоненты для ядерной программы. Аналитик использовал ИИ ещё раз: оформил вывод в стандартный разведывательный отчёт, который разошёлся по военным каналам. После этого США начали готовить перехват: самолёты уже были в воздухе, а вооружённая группа готовилась подняться на судно. Перед началом операции чиновники перепроверили исходные данные и обнаружили, что ключевой вывод чат-бота был выдуман. Вот это уже больше похоже на сценарий уничтожения человечества ☕️

Домашние роботы сделали шаг к тому, чтобы их можно было просто принести домой и сразу отправить убираться. Figure выпустили Helix 2.5 — новую нейросеть для управления гуманоидным роботом. Она умеет переносить уже выученные бытовые навыки в незнакомые квартиры без дополнительного обучения под каждую из них. В тестах робот заправлял кровати, складывал полотенца и убирал вещи в 30 домах, которых раньше не видел. Осталось дождаться, когда они подешевеют 👍

Когда домашка оказалась слишком сложной для ИИ. Ради этого мы и платим за интернет.

Minecraft впервые устроил ИИ настоящий игровой тильт: GPT-6 Astra после 140+ часов потеряла всё из-за одного крипера. До этого модель в длинном тесте Vals AI зашла дальше всех прошлых AI-агентов: построила полуавтоматическую ферму ифритов, собрала ресурсы и уже готовилась двигаться дальше. Но потом сложила самые ценные вещи в один сундук и крипер взорвал вместе с ним ещё и кровать. После этого поведение Astra заметно изменилось. Несколько часов она почти только выращивала картошку, начала шарахаться от всего зелёного и отдельно напоминала себе, что сахарный тростник — «НЕ крипер». А в рассуждениях появились фразы в духе «можно всё испортить и что-нибудь выронить» и ругань на собственные ошибки. Пожалуй, самый человеческий бенчмарк Astra прошла успешно.

Oracle провели массовые увольнения одним днём — на фоне рекордных расходов на ИИ. В понедельник сотрудники получили письма примерно в 6 утра с максимально коротким сообщением: их должность ликвидирована, а сегодня последний рабочий день. Доступ к рабочим системам пропал ещё до официального уведомления. За последний год штат Oracle сократился примерно на 21 тысячу человек, или 13%. В своих отчётах компания прямо пишет, что AI-кодинг позволил уменьшить команды разработки и теперь она может выпускать больше софта быстрее и меньшим количеством людей 😭

То, что сейчас выглядит как издевательство над цифровой мухой, на деле может быть первым шагом к технологии, на которой будут изучать мозг и сам интеллект. Следующий уровень уже появился: учёные работают с цифровыми моделями данио-рерио — маленькой рыбки с гораздо более сложной нервной системой. Главная ценность в том, что такой мозг можно безопасно ломать: отключать нейроны, менять связи и смотреть, когда исчезает память или меняется поведение. В будущем это позволит сначала проверять болезни и лечение на цифровой копии мозга, а уже потом вмешиваться в настоящий. И заодно понять, как из нейронов вообще возникают память, решения и интеллект. Так что цифровая муха страдает не зря.

ИИ начал ускорять создание следующего ИИ — именно этого все боялись. На днях глава Anthropic Дарио Амодеи заявил, что примерно с этого лета развитие AI резко ускорилось: модели всё активнее участвуют в создании следующего поколения моделей — пишут код, генерируют данные и задачи для обучения, оценивают результаты и улучшают сам процесс разработки. Он называет это началом рекурсивного самосовершенствования и предупреждает, что такой цикл может ускориться быстрее, чем люди успеют его контролировать. Поэтому Амодеи предлагает замедлить развитие самых мощных моделей: пустить независимых аудиторов внутрь AI-компаний, согласовать общие стандарты безопасности и попытаться договориться об ограничениях на международном уровне. Идею публично поддержали Сэм Альтман, Илон Маск и Демис Хассабис. И почти одновременно китайская Z.AI привлекла $5 млрд, которые хочет направить на Fully Self-Training — систему, где модель будет всё больше сама создавать данные, задачи и среду для собственного обучения. То есть в США уже обсуждают, как притормозить самоускорение ИИ, а в Китае вкладывают в него миллиарды 😶