Исследование G2 «A Leap of Trust: AI Agents Are Winning Hearts and Wallets» показывает: 2025 год стал моментом, когда ИИ-агенты перестали быть лабораторным экспериментом и вошли в операционную реальность. Три из четырёх компаний уже инвестировали в автономные системы, а более половины готовятся увеличить бюджеты. Мы выделили главное из отчёта — как меняется мотивация бизнеса, где агенты приносят измеримый эффект и почему доверие становится новой валютой цифровой эпохи.

Эйндховен, где более века назад начали производить первые лампочки Philips, снова оказался в центре технологической гонки. Именно здесь компания ASML строит гигантский комплекс, без которого невозможны самые современные микрочипы — а значит, и дальнейший прогресс искусственного интеллекта.

Проект на сотни гектаров обещает создать 20 000 рабочих мест и сделать Эйндховен сердцем европейской индустрии ИИ. Но на пути — дефицит жилья, электроэнергии и квалифицированных кадров. От того, как быстро Нидерланды решат эти проблемы, зависит темп всей мировой технологической революции.

В гонке за внедрение генеративного ИИ для программирования самые быстрые инструменты не выигрывают корпоративные сделки. Исследование VentureBeat, основанное на опросе 86 инженерных команд и тестах производительности, показало парадокс: разработчики ценят скорость, а корпоративные заказчики — безопасность, соответствие требованиям и контроль развертывания.

Исследователи из Tencent AI Lab в Сиэтле и Университета Мэриленда представили метод обучения с подкреплением Parallel-R1, который помогает большим языковым моделям (LLM) эффективнее использовать масштабирование на этапе инференса при решении сложных задач рассуждения.

Исследователи MIT разработали SCIGEN — инструмент, который позволяет генеративным моделям ИИ создавать материалы с заданными геометрическими паттернами. С его помощью ученые сгенерировали миллионы потенциальных квантовых материалов и смогли синтезировать два реально существующих соединения с необычными магнитными свойствами.

Лето 2025 года стало переломным моментом в истории разработки софта: на смену «вайбкодингу» приходит агентное роевое программирование, способное за часы создавать то, что раньше занимало у команд недели. ИИ-агенты больше не играют роль экспериментального инструмента — они превращаются в полноценные команды разработчиков, способные проектировать, тестировать, защищать и запускать приложения в продакшен, меняя саму суть профессии программиста.

Подробнее о том, как почему «вайбкодинг» уступил место агентному роевому программированию в колонке основателя издания Venture Beat Мэтта Маршалла.

Учёные из Юниверсити Колледж Лондон (UCL) и лаборатории Huawei Noah’s Ark Lab разработали новый подход к обучению, который позволяет агентам на базе больших языковых моделей (LLM) динамически адаптироваться к среде без дообучения самой модели. Метод основан на системе структурированной памяти, которая автоматически обновляется по мере накопления агентом опыта, что даёт возможность непрерывно повышать качество его работы.

Загружая фото в ChatGPT или другие ИИ-сервисы, мы редко задумываемся, что отдаем куда больше данных, чем кажется на первый взгляд. Метаданные, детали фона, лица посторонних людей или даже случайно попавшие в кадр документы могут превратиться в ценный набор информации для компаний и потенциальных злоумышленников. Эксперты по кибербезопасности предупреждают: снимок, который вы считаете безобидным, может продолжить существовать и использоваться компаниями и системами ИИ даже после того, как вы завершите с ним взаимодействие.

В августовском отчёте Threat Intelligence Report: August 2025 компания Anthropic раскрыла детали новой волны киберпреступности: злоумышленники всё активнее используют ИИ-агентов для автоматизации атак и масштабного вымогательства данных. Исследование показывает, что искусственный интеллект теперь выполняет не только вспомогательную, но и оперативную роль в атаках — от разведки и проникновения в сети до создания вредоносного ПО, анализа украденной информации и генерации вымогательских требований.

Мы подготовили перевод части исследования о том, как злоумышленники используют Claude для вайб-хакинга.

Ещё недавно подготовка CV занимала 40 минут. Теперь — 30 секунд и помощь ИИ в анализе кандидатов. В тексте рассказываем, как с помощью вайб-кодинга рекрутер «Технократии» собрал парсер, из которого выросла внутренняя HR-платформа с искусственным интеллектом для создания резюме и оценки кандидатов.

Новая методика, разработанная учёными из Чжэцзянского университета и Alibaba Group, наделяет агентов больших языковых моделей (LLM) динамической памятью, делая их более эффективными и результативными при решении сложных задач. Этот подход, получивший название Memp, обеспечивает агентов «процедурной памятью», которая непрерывно обновляется по мере накопления опыта — подобно тому, как люди учатся через практику.

Memp формирует фреймворк для обучения в течение всей «жизни» агента, благодаря чему ему не приходится каждый раз начинать с нуля при работе с новой задачей. Вместо этого он становится всё более опытным и продуктивным, встречаясь с новыми ситуациями в реальной среде, что особенно важно для надёжной автоматизации в бизнесе.

Самая цитируемая статистика из нового отчёта MIT оказалась сильно искажённой. Пока заголовки утверждают, что «95% пилотов генеративного ИИ в компаниях проваливаются», сам документ раскрывает нечто куда более поразительное: самое стремительное и успешное внедрение корпоративной технологии в истории разворачивается прямо у руководителей под носом.

Новое исследование учёных из Университета штата Аризона показывает: знаменитое «цепочечное рассуждение» (Chain-of-Thought, CoT) в больших языковых моделях (LLM) скорее похоже на «хрупкий мираж», чем на проявление подлинного интеллекта. Эта работа продолжает традицию критического анализа глубины рассуждений LLM, но в отличие от предыдущих исследований предлагает уникальный взгляд через призму «распределения данных», который позволяет понять, где и почему CoT систематически даёт сбой.

Генеративный ИИ продолжает активно внедряться в бизнес-процессы и продукты, а вместе с этим растёт и число атак, направленных против него. За второй квартал 2025 года эксперты зафиксировали 14 заметных инцидентов — от классических утечек данных до принципиально новых атак на основе промпт-инъекций.

В этом тексте собрали ключевые кейсы и постарались объяснить их значение для компаний, разработчиков и пользователей. Оригинал подборки был опубликован в блоге OWASP.

В этом тексте расскажем, как мы за две недели собрали MVP генератора тест-кейсов на базе GenAI для компании IT Media Service. До этого ребята вручную писали сотни тест-кейсов и автотестов к каждому релизу, тратили на это тонны времени, а автоматизация требовала улучшения. 

Команда заказчика пришла к нам с гипотезой: можно ли сделать так, чтобы вся эта рутина делалась почти автоматически — загрузил аналитику и макеты, а дальше система сама подготовит тест-кейсы, предложит автотесты и ничего не забудет. В процессе пришлось решать как архитектурные, так и сугубо инженерные задачи — от выбора стека до интеграции с нейросетями и Vision API, плюс сделать UI, которым реально удобно пользоваться.

Эпоха агентного ИИ больше не ограничивается компаниями-первопроходцами. Эти системы уже действуют в масштабах корпоративных сред, получая доступ к ресурсам, принимая решения и предпринимая действия с минимальным участием человека. Но вместе с этой автономией возникает и новый класс рисков. Архитектуры безопасности, созданные для предсказуемых, человекоцентричных рабочих процессов, оказываются неспособны справиться с агентами, работающими на машинной скорости, меняющими API и самостоятельно перемещающими конфиденциальные данные.

Перевод колонки американского Forbes.

Объясняем, как изменится профессия юриста, сколько времени можно сэкономить с помощью нейросетей и готовы ли отечественные компании к цифровому прорыву?

Всего за несколько лет искусственный интеллект из модной новинки для энтузиастов стал реальным инструментом для корпоративных юристов и юридических компаний по всему миру. Объём мирового рынка Legal AI уже превысил 2 миллиарда долларов, а в России, несмотря на небольшие масштабы, внедрение собственных решений происходит ускоренными темпами.