Transcription
Всем привет. В этом выпуске самые главные свежие новости об искусственном интеллекте и технологиях.
Проект Deepsi Tui за несколько дней ворвался в топ Гитхаба и показывает, как AI агенты для программирования начинают менять саму работу разработчиков. Циска одновременно зарабатывает миллиарды на Инфраструктуре и массово сокращает сотрудников. Создатель Клодкод признал, что на старте продукт работал нормально лишь примерно в 10% случаев. Антропик меняет подписку клод и впервые начинает выдавать пользователям отдельный бюджет для AP. Об этом и многом другом в этом выпуске.
Смотрите это видео до конца, чтобы ничего не пропустить. Google выкатил подборку бесплатных AI курсов с сертификатами, без оплаты, без подписок. Я собрал 10 лучших. Переходите и смотрите в подборку в моём Telegram-канале по ссылке в описании под видео. На бесплатных курсах вы обучитесь тому, как работает генеративный и и чем он отличается от классического машинного обучения. База по работе с искусственным интеллектом в ежедневных задачах. Промпт инженерии и работа с джиминая в реальных кейсах, а также многое другое. Всё в моём Телеграме по ссылке в описании под видео.
Проекты вокруг Deepsek продолжают неожиданно быстро менять рынок инструментов для программирования с помощью искусственного интеллекта. На этот раз внимание разработчиков привлёк проект DeepsКи, терминальный E-аген для написания кода, построенный вокруг модели Deepsi V4. Всего за несколько дней он превратился из малоизвестного Open source проекта в один из самых обсуждаемых инструментов на GitHub. По данным JZ, 6 мая проект вышел на первое место в разделе GitHub Trending, получил более 2.300 новых звёзд всего за сутки и превысил отметку в 10.000 звёзд. При этом ещё утром того же дня некоторые аналитики говорили примерно о 8.700 звёздах, что показывает, насколько стремительно рос интерес к проекту.
Главная идея Deepи заключается в том, чтобы перенести работу с ИИ прямо внутрь терминала. Вместо привычной схемы с браузером, копированием кодов, чат и ручным переносом ответов обратно в проект разработчик получает полноценного иагента внутри командной строки. Система умеет читать и редактировать файлы, запускать shell команды, искать информацию в интернете, работать с гитрепозиториями, применять патчи и координировать работу нескольких подогентов одновременно. Из-за этого псиктуи сразу начали сравнивать сд код clen и open code. Однако разработчики отмечают, что deepи создавался именно вокруг возможностей Deepsic V4, а не как универсальная оболочка под любые модели.
Во многом популярность проекта связана с самой моделью Dipsic V4. Она получила контекстное окно размером до 1 млн токенов, относительно низкую стоимость использования и отдельный режим Flash и Pro. Deepsik Tи пытается превратить эти особенности в полноценный рабочий процесс для программистов. Интересно и то, что проект не является официальным продуктом DeepsК. Его создал независимый американский разработчик Hunter Bound под ником HM Bм Bond. Проект появился 19 января 2026 года, а уже к маю прошёл через десятки обновлений. Последние обновления были сосредоточены на стабильности терминального интерфейса и работе Roймime системы.
Дополнительный интерес к истории вызвала биография самого автора. Hunter Bound не относится к классическим инженерам из крупных AI-лабораторий. Его образование связано с музыкой и юриспруденцией. В 2015 году он получил степень по музыкальному образованию в University of North Техас. Затем окончил магистратуру Souz Method University, а позже начал изучать патентное право. По сообщениям СМИ, значительную часть разработки DPC КТУИ он выполнил при помощи AI инструментов. Эта деталь быстро разошлась по интернету. Студент юридического факультета с музыкальным прошлом создаёт раст агента для программирования, после чего проект становится номером один на GitHub.
Ситуация стала ещё необычнее после того, как проект начали активно обсуждать китайские разработчики. Баунд начал публиковать сообщения о желании общаться с китайским сообществом DeepsК и даже назвал их W Brothers, что быстро превратилось в локальный мем в X и китайских соцсетях. Позже стало известно, что он зарегистрировался в Вичат и начал напрямую общаться с разработчиками из Китая. Проект также получил китайскую документацию и специальные зеркала для установки внутри страны. Даже список контрибьюторов вызвал обсуждение, потому что среди участников упоминались Клод и Gemнай, что намекало на активное использование AI при разработке.
С технической точки зрения deps PSКи оказался гораздо сложнее обычной оболочки надпи. Внутри используется двухкомпонентная архитектура на раз. Отдельный deepsiк диспатчеры отвечают за авторизацию выбормодели и управление сессиями, а Deepsic Runime занимается работой агента и терминального интерфейса. Интерфейс построен на библиотеке RATIL, благодаря чему приложение работает как полноценная нативная терминальная программа без электрон и браузерных компонентов. Установка поддерживается через npm, Cargo и Home BR, а проект постепенно получает поддержку Windows, Linux и других платформ.
Одной из главных особенностей стала работа с огромным контекстом модели. При долгих исиях агент постепенно накапливает большое количество файлов, логов, ошибок, команд и промежуточных результатов. Это увеличивает стоимость запросов и усложняет работу модели. Deпкт пытается автоматически сжимать старые данные. В обновлении версии 0813 появилась система очистки, которая может сокращать старые выводы команд до коротких описаний без вызовов отдельного AI резюмирования. Если этого достаточно для уменьшения размера сессии, модель вообще не тратит дополнительные токены на пересказ старых данных. Разработчики также встроили защиту от зацикливания иагентов. Если модель несколько раз подряд вызывает один и тот же инструмент с одинаковыми аргументами, система начинает блокировать повторения и выдаёт предупреждения. Это важно для инструментов, которые получает доступ к терминалу и файловой системе пользователя.
Внутри также появилась функция потокового отображения resoning процесса DPS V4 Pro. Разработчик может наблюдать, как модель анализирует задачу, принимает решение, вызывает инструменты и строит план решений ещё до появления финального ответа. Вдипсектуе предусмотрено несколько режимов работы. План мод позволяет агенту только анализировать проект и предлагать действия без внесения изменений. Агент Мод даёт доступ к инструментам, но требует подтверждение важных операций. Самым агрессивным считается Yolo Mode, где агент может действовать автоматически внутри доверенных проектов. Разработчики отдельно упоминают, что даже в этом режиме пришлось исправлять проблемы со слишком лёгким подтверждением Git-команд.
Проект также делает ставку на систему распределённых подогентов. Вместо одного большого AI процесса Deepsui способен запускать от одного до шести небольших агентов параллельно. Один может проверять ошибки, другой исследовать отдельный файл, третий- искать альтернативный подход к решению задачи. Большая часть таких подзадач выполняется через дешёвую модель deepsic V4фш, а сложные вычисления при необходимости передаются в режим Pro. Именно низкая стоимость флэш-модели делает подобную архитектуру экономически реальной. В некоторых отчётах говорится, что запуск множества небольших агентов может обходиться примерно в три раза дешевле. использование одной мощной модели для аналогичной задачи.
Помимо этого, deps поддерживает MCP протокол, систему навыков skills, сохранение сессий, откат изменений, persistent task и интеграции с диагностическими инструментами вроде Rust Analizer, Pite, Typescript, Language Service и Clank. Интерфейс поддерживает английский, японский, упрощённый китайский и бразильский, португальский языки, а также умеет автоматически подстраиваться под языки и системы. Всё это показывает, что проект пытается выйти далеко за пределы обычного терминального чатбота и превратиться в полноценную платформу для AI разработки. Теперь главный вопрос заключается в том, останется ли Deepsi Tui просто вирусным GitHub феноменом или действительно станет одним из повседневных инструментов программистов.
В Китае начали активно испытывать гуманоидных роботов для работы на чайных плантациях. И эта задача неожиданно оказалась одной из самых сложных для современной работотехники. В провинции Фунзянь машина уже учится аккуратно собирать чайные листья, сортировать сырьё и участвовать в прессовании традиционных чайных блинов. Разработчики считают, что именно такие тонкие и нестабильные задачи лучше всего показывают реальный уровень автономности современных систем. В проекте участвует сразу несколько известных китайских платформ, включая Unit 3 G1, TNG и Lightting от компании Honor.
В отличие от заводов, где роботы работают в предсказуемой среде, чайные плантации создают огромное количество проблем для навигации и точных движений. Чайные листья легко повредить, а сами растения требуют очень аккуратного обращения. Роботу приходится определять нужный лист, правильно рассчитывать силу захвата и одновременно сохранять устойчивость на сложной поверхности. Дополнительную сложность создаёт сама окружающая среда. На плантациях постоянно меняется освещение, дует ветер, присутствует высокая влажность и неровный рельеф. Для автономных систем это намного тяжелее, чем работа внутри помещений или на конвейере. Даже простое перемещение между рядами растений превращается в серьёзную инженерную задачу, особенно когда техника должна двигаться самостоятельно и не сталкиваться с препятствиями.
По словам участников экспериментов, дистанционное управление человеком тоже оказалось не самым удобным вариантом. Оператору трудно быстро реагировать на все изменения обстановки, а задержки при управлении могут приводить к ошибкам и повреждению листьев. Несмотря на это, роботы уже научились выполнять базовые операции и даже приняли участие в создании первого совместного чайного блина вместе с людьми. Для китайских разработчиков это стало важным шагом развития гуманоидных машин, способных работать не только на заводах, но и в сложной живой среде.
Компания Ци представила довольно жёсткую версию того, как сегодня выглядит перестройка бизнеса под искусственный интеллект. С одной стороны, сильный финансовый отчёт, рост выручки и огромный спрос на инфраструктуру для ИИ. С другой, тысячи сокращённых сотрудников и масштабное перераспределение денег внутри компании в пользу новых направлений. По итогам квартал Цика сообщила о выручке примерно в 16 млрд долларов. Это примерно на 12% больше по сравнению с прошлым годом и заметно выше ожидание аналитиков. Однако почти одновременно с публикацией отчёта компания объявила о сокращении около 4.000 сотрудников, что составляет примерно 5% всего штата.
Особенно показательно то, что увольнение происходит не на фоне кризиса или падения бизнеса. Наоборот, Циска сейчас зарабатывает больше и активно расширяет направления, связанные с и инфраструктурой. Руководство компании открыто говорит о необходимости перенаправлять инвестиции туда, где видит долгосрочную ценность и будущий рост. При этом Цико старается показать сокращение как часть более широкой трансформации. Уволенным сотрудникам обещают сохранить доступ к образовательной платформе Cisco в течение года. Также речь идёт о курсах по искусственному интеллекту, кибербезопасности и сетевым технологиям, а ещё о помощи с поиском новой работы. Компания фактически признаёт, что рынок труда внутри технологической индустрии начинает быстро меняться под влиянием автоматизации и новых е-систем.
Контекст делает ситуацию ещё более заметной. Циск уже получил около 5 млрд долларов заказов, связанных с инфраструктурой для искусственного интеллекта. Прогноз по изнесу компания увеличила до 9 млрд долларов. Кроме того, внутри Цик ожидает, что к 2027 году направление ИИ сможет приносить не менее 6 млрд долларов выручки. После публикации отчёта акции компании выросли примерно на 17%. Интересно, что ещё в 2025 году генеральный директор ЦИС говорил, что компания не хочет увольнять инженеров и рассчитывает повышать их эффективность с помощью искусственного интеллекта. Спустя примерно 9 месяцев стратегия осталась похожа только на словах. Производительность действительно пытаются увеличить через ИИ, но сопровождается это уже вполне реальными сокращениями сотрудников.
В Китай начали быстро распространяться необычные станции для беспилотников, которые устанавливаются прямо на уличных столбах и опорах возле дорог. В нескольких городах уже появились автоматические платформы для идронов, способные работать почти полностью без участия человека. Такие системы становятся частью городской инфраструктуры и постепенно превращаются в постоянных воздушных патрульных. Сам дрон находится внутри закрытой станции, где хранится и одновременно подзаряжается. После получения сигнала или по заранее заданному расписанию устройство автоматически открывает крышку, взлетает и отправляется на маршрут.
Во время полёта беспилотник может следить за дорожной ситуацией, проверять улицы, фиксировать происшествия и передавать информацию в реальном времени. После завершения задания дрон самостоятельно возвращается обратно на платформу, садится внутрь станции и подключается к зарядке. Вся система рассчитана на непрерывную автономную работу. Человеку не нужно вручную запускать аппарат, менять батареи или постоянно контролировать полёты. Подобные станции уже начали устанавливать в разных районах китайских городов. Разработчики считают, что такая сеть позволит быстрее реагировать на аварии, контролировать движение и проводить мониторинг улиц без необходимости держать большое количество операторов на месте. На фоне роста интереса к автономным системам Китай продолжает активно внедрять технологии, в которых и берёт на себя всё больше повседневных задач.
В индустрии искусственного интеллекта всё чаще появляются истории, которые ещё несколько назад выглядели бы как провал продукта, а сегодня воспринимается почти как дальновидная стратегия. Одной из таких историй поделился Борис Черни, создатель Clot Cд. Во время выступления на конференции SEWY AI Assent 2026 года он рассказал, что в первые месяцы после запуска система работала нормально лишь примерно в 10% случаев. По её словам, всё остальное время продукт был близок к состоянию почти бесполезного инструмента. Несмотря на это, команда Android не остановила развитие проекта и не стала откладывать релиз. Черни объяснил, что продукт изначально создавался с расчётом не на текущей модели, а на будущее версии EИ. Внутри компании ожидали, что со временем появятся более мощные модели, которые смогут раскрыть потенциал системы. Именно это, по словам Черни, позже и произошло после появления OPUS 4. Когда новая модель стала доступна, Клодкод неожиданно начал работать заметно лучше, а интерес по пользователей резко вырос.
Сам рост аудитории произошёл не сразу. Черни отметил, что серьёзное увеличение числа пользователей началось только примерно через полгода после запуска. Он называет такой подход Product overhang. Ситуация, когда продукт специально проектирует с запасом под возможности, которых ещё не существует на момент релиза. По сути, разработчики заранее строят инфраструктуру под будущее поколение моделей. Надеюсь, что через некоторое время сами нейросети догонят задуманный уровень функциональности. По словам Черни, из-за стремительного развития и горизонт планирования внутри команды сегодня крайне короткий. Иногда речь идёт буквально об одной неделе. Следующая версия модели может полностью уничтожить какую-то функцию, сделав её ненужной, либо, наоборот, внезапно превратить второстепенную возможность в ключевую часть продукта. Из-за этого разработчикам приходится постоянно перестраивать приоритеты и пересматривать архитектуру системы.
Черни также считает, что в будущем клод-код может стать значительно проще внутри. Сейчас большая часть систем состоит из различных механизмов безопасности и ограничений. Речь идёт о защите от Prompt Injectioning, проверке команд перед выполнением, ручных подтверждениях действий и ограничениях на поведение самого агента. Всё это создаёт дополнительный слой инженерии вокруг модели. Однако, по мнению создателя, ClкоД, по мере роста надёжности самих моделей значительная часть подобных механизмов может исчезнуть. Если И станет достаточно стабильным и предсказуемым, многие проверки окажутся просто не нужны. Черни даже предположил, что однажды вся система может сократиться примерно до 100 строк кода. Тогда основную работу будет выполнять уже сама модель, а не окружающая её инфраструктура.
Конфликт между Сэмом Альтманом и Илоном Маском вокруг Она вышел на новый уровень. Во время судебного разбирательства глава ОНАй впервые подробно рассказал присяжным о том, как, по его мнению, Маск пытался сохранить влияние над будущем искусственного интеллекта. По словам Альтмана, речь шла не просто о спорах внутри компании или разногласиях между бывшими партнёрами. В судье обсуждалось, кто в будущем сможет контролировать технологии уровня AGI и кому фактически будет принадлежать власть над одной из самых важных и разработок в мире. Альтн заявил, что Маск хотел создать такую систему управления, при которой долгосрочный контроль над HI мог остаться в его руках.
Одним из самых обсуждаемых эпизодов процесса стал момент, когда Альтман задал Маску вопрос о том, кто должен управлять Openi после его смерти. В ответ, по словам главы Open, Маск допустил, что контроль можно было бы передать его детям. Именно эта часть показаний вызвала особенно бурную реакцию в зале суда и быстро разошлась по соцсетям. На фоне этих заявлений стороны продолжают обмениваться серьёзными обвинениями. Маск требует компенсацию в размере 150 млрд долларов. Кроме того, он настаивает на возвращенией статуса некоммерческой организации, а также требует отстранения Сэма Альтмана и Грега Брокмана от руководства компании.
Сам Альтман в ответ заявил, что Openi невозможно украсть, потому что за последние годы организация превратилась в огромный проект благодаря работе тысяч сотрудников и исследователей. По его словам, Маск скорее пытался не развивать компанию, а разрушить её изнутри. Во время суда обсуждались и другие детали конфликта. Альтмар рассказал, что Маск пытался переманить некоторых исследователей Openify в Tтеesla. После ухода из компании, по словам главы Open, действия Маска нанесли серьёзный ущерб внутренней культуре организации. Также стало известно, что после увольнения Альтмана в 2023 году обсуждалась даже возможность объединения Openi и Anтроopic. Эта идея так и не была реализована. Однако сам факт подобных переговоров показывает, насколько нестабильна тогда была ситуация внутри индустрии.
Всё это происходит в крайне чувствительный момент для Openi. Компания продолжает готовиться к потенциальному IPO, а её возможная оценка уже обсуждается на уровне до 1 триллиона долларов. Судебный конфликт между двумя самыми известными фигурами современной и индустрии постепенно превращается не только в личное противостояние, но и в борьбу за то, кто в будущем сможет определять развитие искусственного интеллекта.
Google продолжает расширять возможности GNA и теперь делает ставку на автомобили. Компания готовит крупное обновление Android Aто, где искусственный интеллект станет одной из центральных частей всей системы. По задумке Google водитель сможет общаться с ассистентом прямо во время поездки и получать доступ к задачам, которые раньше требовали телефона или ручного ввода. Gini внутри Android Autто сможет искать информацию в электронной почте и переписках, проверять события в календаре, помогать с заказами и отвечать на вопросы прямо в дороге. Компании хотят превратить автомобильный интерфейс в полноценного цифрового помощника, который понимает контекст поездки и способен выполнять несколько действий одновременно. Например, водитель сможет попросить найти адрес из письма, построить маршрут и предупредить человека о времени прибытия без переключения между приложениями.
Одновременно Google перерабатывает и сам интерфейс Android Aто. Система получит новый дизайн в стиле материал 3 с более крупными элементами и адаптацией под разные размеры экранов. Компания обещает поддержку дисплея в практически любых форматов, включая широкие автомобильные панели. В интерфейсе также появятся закрепляемые виджды для погоды, контактов и управления устройствами умного дома. Это позволит быстрее получать нужную информацию без постоянного перехода по меню. Изменения затронут и Google Maps. В навигации появится трёхмерное отображение города с визуализацией зданий, развязок, эстакат и особенностей рельефа. Карты станут подробнее показывать окружающее пространство, чтобы водителю было проще ориентироваться в сложных участках дороги. Кроме этого, Google добавляет подсветку полос движения, дорожных знаков и светофора. Компания делает ставку на то, чтобы навигация выглядела более наглядной и ближе к тому, как человек воспринимает дорогу в реальности.
Сейчас Google постепенно превращает Android авто из обычной системы для музыки и навигации в платформу, где искусственный интеллект становится постоянным помощником во время поездок. Судя по всему, компания рассчитывает, что в будущем взаимодействие с машиной всё чаще будет происходить через голосовые команды и диалог с E, а не через привычные кнопки и меню.
Компания Samsung продолжает активно внедрять искусственный интеллект в бытовую технику и показала новую линейку холодильников с поддержкой Gemini от Google. Производитель делает ставку на то, что техника на кухне постепенно станет частью единой цифровой экосистемы дома и сможет помогать человеку не только с хранением продуктов, но и с повседневными задачами. Новые холодильники получили систему AI Vision, которая умеет распознавать продукты внутри камер. Техника анализирует содержимое полок, отслеживает привычки владельца и может заранее напомнить о том, что некоторые продукты заканчиваются. Система также предлагает варианты блюд и рецептов на основе того, что уже лежит внутри холодильника, чтобы человек мог быстрее решить, что приготовить.
Одной из главных особенностей стала персонализация. Холодильник способен различать пользователей по голосу и выводить именно их данные на встроенный экран. На дисплее можно увидеть расписание на день, последние новости, рекомендации по питанию, а также статистику сна сервиса Samsung Hales. Производители считают, что подобные функции могут превратить кухню в один из главных цифровых центров дома. Samsung показывает сценарий, в котором человек утром открывает холодильник, а система уже предлагает идеи для завтрака из оставшихся продуктов и одновременно напоминает о предстоящих встречах. Всё это работает через интеграцию Ginai с сервисом компании и системой умного дома. На фоне стремительного развития И производители техники всё чаще пытаются сделать бытовые устройства более самостоятельными и адаптированными под привычки конкретного пользователя.
Компания Anтроopic решила изменить подход к подписке на клод и добавить пользователям отдельный ежемесячный бюджет для работе с AP и инструментами автоматизации. Новая система начнёт действовать с 15 июня и затронет платные тарифы сервиса. Теперь вместе с подпиской пользователи будут получать специальный кредит, который можно тратить на программное использование моделей Clot. Размер кредита зависит от выбранного плана. Поискля будут начислять 20, 100 или 200 долларов ежемесячно. Эти средства предназначены для работы с экосистемой Clot за пределами обычного чат-интерфейса.
Компания объясняет, что кредит можно использовать для агент SDK, запуска клод через терминал интеграции с GitHub Actions, а также для сторонних приложений и различных автоматизаций, работающих поверх Clot AP. Фактически антропик пытается объединить подписку и инструменты для разработчиков в одну систему, чтобы пользователям было проще запускать собственных агентов, сценарии автоматизации и внешние сервисы без необходимости отдельно пополнять абаланс. Особенно это касается тех, кто использует клод не только как чатбота, но и как рабочий инструмент внутри программ, серверов и облачной инфраструктуры. При этом компания отдельно подчёркивает, что обычное использование клод и работа через клодкод продолжает существовать независимо от нового IP бюджета. Лимиты внутри основного интерфейса не будут расходовать выделенный кредит. Это означает, что подписчики смогут одновременно пользоваться привычным клод для общения и отдельным бюджетом для автоматизации, интеграции и программных задач.
Я в очередном шоке от моего мужа. Макс, что это? Вас >> знаний. Это граф, который показывает, где у меня что расположено маньяк. >> Ну вот смотри, это страницы, в них хранятся данные. >> Так, >> вот это ссылки на, ну, ссылкито на внешние источники. >> Так, >> вот это ээ есть разделы отдельные. Вот они красные. Вот тут вот вот это вот это всякие воспоминания и поездки. запоминающийся на велосипеде. Это приделаны ещё. Вон смотри вон фотки какой-то >> нский круг. Да вот смотри. >> Можно зайти, например, в отдельный раздел. Я ещё раз покажу про велосипед. >> Да, естественно. >> Тут информация, всякие идеи и что надо сделать. И отдельно есть впечатления >> есть с мотиками, со сноубордом. Разные по годам ещё есть разделы. И ты женат на мне. >> Где мои ключи от дома? Где мои ключи от дома? Да что же