Представлена мини‑камера и персональный тренер BodyPark ATOM, которая следит за техникой упражнений и исправляет ошибки прямо во время тренировки. Камера анализирует технику исполнения пользователя с помощью ИИ и 34-точечной модели скелета. Гаджет сам считает повторения, подсказывает голосом, если пользователь делает упражнение неправильно, и следит за траекторией грифа, амплитудой, центром тяжести и мощностью движений.
Камеру можно закрепить практически где угодно: на стойке, тренажёре, столе или штативе. Заодно встроенный ИИ составит персональные программы для силовых тренировок, HIIT, пилатеса, развития мобильности и восстановления. Стоимость цифрового тренера составляет $219.
Представлен открытый список Awesome Hermes Agent - сборник самых полезных скиллов, плагинов и инструментов для Hermes Agent. С его помощью ИИ‑агент учится на ошибках и становится умнее после каждой сессии. Внутри — мультиагентные системы, провайдеры памяти, наборы скиллов и много полезных инструментов. Каждый проект разделён на категории: готовые, экспериментальные и бета‑версии.
Нетипичный анонс в воскресенье: в X-аккаунте Qwen появилось сообщение о запуске Qwen3.8-Max-Preview - это новое поколение моделей компании. Размер модели составляет 2,4 триллиона параметров - это значительно больше, чем у Qwen3.7-Max (примерно 1,6 триллиона), но меньше недавней Kimi K3 (порядка 2,8 триллионов).
Компания пока не привела никаких бенчмарков, но утверждает, что модель будет "второй после Claude Fable 5". Preview-статус указывает на продолжение обучения: финальная версия Qwen обычно выходит через несколько недель и показывает более высокие результаты в бенчмарках.
Qwen3.8-Max-Preview доступен в Qwen Studio, а также подписчикам Alibaba’s Token Plan (от 6 долларов в месяц) и пользователям Qoder, and QoderWork - это фирменные среды для агентного программирования Alibaba. Сроки широкого запуска не раскрываются. Интересно, что в этот раз обещаны и открытые веса - ранее Max-версии выпускали без них.
P.S. Поддержать меня можно подпиской на канал "сбежавшая нейросеть", где я рассказываю про ИИ с творческой стороны.
Рассказываем, что произошло в июне и объясняем, зачем это может пригодиться.
🧠 AI Factory — цифровая среда для работы с генеративным ИИ AI Agents — EvoClaw в Evolution AI Agents вышел в общий доступ и теперь покрыт SLA: сервис можно закладывать в прод без опасений. Managed RAG — в сервисе появились OCR для doc/docx с картинками, загрузка данных через API источником Custom и полноценный API для работы с чанками. Документы из объектного хранилища синхронизируются по расписанию, а новый экстрактор разбирает аудио и видео. ML Inference — появилась возможность при пиковых нагрузках маршрутизировать запросы с Foundation Models, чтобы производительность не падала. Notebooks — в сервисе добавили совместное редактирование ноутбуков, управление логами и алертами без выхода из интерфейса, а также готовые дашборды мониторинга. Команда может работать над экспериментами параллельно и мгновенно обнаруживать проблемы, если они возникают.
📈 Evolution Data Platform — комплекс управляемых сервисов для работы с данными Managed Airflow — сервис вышел в общий доступ: оркестрация данных теперь под SLA. Managed Trino — топики Kafka теперь читаются прямо SQL-запросом без ETL, а кластер можно развернуть с одной нодой и автомасштабированием. Аналитика стриминга стала проще и дешевле. Managed Spark — добавили несколько улучшений в сервис; задачи теперь создаются за секунды, добавлена поддержка Gang Scheduling, чтобы они блокировали друг друга по ресурсам. Evolution Managed Flink — сервис для работы с потоковыми данными вышел на стадию открытого тестирования, а значит настал момент, когда его функции можно оценить бесплатно и без обязательств.
Важное обновление: платформа перешла на асинхронную модель управления сервисами, кластеры можно самостоятельно приостанавливать и возобновлять, появилось тегирование. Меньше расходов на простаивающие ресурсы и удобнее навигация.
☁️ Новости других сервисовCloud.ru Evolution Evolution Artifact Registry — поддержка PyPI-реестров перешла в публичный доступ: Docker-, RPM- и Python-артефакты теперь хранятся в одном месте без отдельной инфраструктуры. Evolution Managed Kubernetes — обновили ключевые плагины (Istio, KEDA, Trivy Operator и другие), добавлен Spegel для ускорения загрузки образов, а Ingress Nginx получил поддержку PROXY-протокола. Evolution Managed PostgreSQL — кластеры можно вручную останавливать на срок до 30 дней, платя только за диск, — заметная экономия на неактивных базах. Evolution Managed Redis — добавлено мультизональное размещение кластеров Master/Replica: одна зона упала — кластер жив. Evolution Distributed Train — появился Jupyter Server с мультидоступом: несколько пользователей работают в изолированных окружениях под одним сервером. Совместная работа над ML-задачами стала стабильнее и удобнее.
🏢 Cloud.ru Advanced и Облако VMware В сервисе Advanced Data Warehouse Service поменялся интерфейс создания кластера и появились новые возможности, а в Terraform добавились новые ресурсы.
📽️Вебинары В июне провели четыре вебинара, записи которых уже доступны на страничке с мероприятиями. Там же можно зарегистрироваться на июльские вебинары от экспертов.
💼 Свежие кейсы Рассказали, как Agentic Lab запустили в продакшен ИИ-помощника для юристов, который способен выстраивать хронологию событий любого дела и быстро находить нужные сведения в огромных массивах данных.
MWS AI выпустила Cotype Pro 3, мультимодальную модель для агентских сценариев
MWS AI представила новую флагманскую модель линейки Cotype — Pro 3 (27 млрд параметров). Ранее в этом году вышла компактная версия — Light 3 (9 млрд параметров). Обе модели мультимодальные: работают с текстом и изображениями и ориентированы в первую очередь на построение многошаговых ИИ-агентов и мультиагентных систем.
Коротко о технических характеристиках:
Контекстное окно обеих моделей — 262 тысячи токенов (примерно 600 страниц текста, то есть весь пакет договоров по сделке или годовой отчёт с приложениями можно держать в памяти целиком).
Обе модели разворачиваются в закрытом контуре на серверах заказчика, в том числе под управлением Astra Linux, могут быть дообучены на корпоративных данных клиента.
Минимальное железо — видеокарта A100.
Поддерживается квантование и MTP (multi-token prediction, одновременное предсказание нескольких токенов) — для более высокой скорости генерации на менее мощном железе без потери качества.
Доступны отдельно или в составе MWS AI Agents Platform.
Подтверждена совместимость со всеми компонентами отечественных программно-аппаратных комплексов.
Обучение моделей семейства Cotype проводится на мощностях MWS Cloud.
Главная фишка моделей - стабильность в агентских сценариях и русском языке
Готовых бенчмарков под корпоративные агентские сценарии на русском рынке практически нет, поэтому в MWS AI собрали собственный — из 178 задач. Каждая задача помещает модель в одну из пяти рабочих ролей:
оператор поддержки — вопросы по услугам, подпискам и списаниям абонента;
консультант по тарифам — подбор и смена тарифа под фактическое потребление;
кадровый специалист — расчёт отпускных и больничных, работа с документами;
аналитик по компаниям — досье на юрлицо по ИНН: финансы, руководители, связи с другими организациями;
инспектор налоговых рисков — расследование схем переноса бизнеса между компаниями и решение о назначении проверки.
В каждом сценарии проверяется не только правильность ответа, но и то, как модель пользуется инструментами и соблюдает бизнес-правила.
Помимо доли полностью решённых задач, отдельно считали воспроизводимость — насколько стабильно модель выдаёт одно и то же решение при повторных обращениях к одной и той же задаче. Логика простая: для продакшн-агента куда важнее не пиковый результат на бенчмарке, а гарантия, что при тысячном обращении будет тот же корректный ответ, что и при первом.
Результаты (полнота решения / воспроизводимость):
Cotype Pro 3: 92,2% / 79,1% Cotype Light 3: 88,6% / 73,9% Cotype Pro 2.6: 80,5% / 62,5%
Отдельно измеряли устойчивость генерации на русском (отсутствие случайных переключений на другой язык, повторов и искажений текста). Тест прогнали на корпусе почти в 304 тысячи слов, модель Pro 3 выдала 99,79% текста на русском без языкового дрейфа, Light 3 — 99,87%.
В Open Source под лицензией Apache License 2.0 выложен проект Grok Build — это терминальный агент для разработки программного обеспечения на основе искусственного интеллекта от SpaceXAI.
Решение работает в виде полноэкранного интерфейса пользователя, который понимает код, редактирует файлы, выполняет команды оболочки, осуществляет поиск в интернете и управляет длительными задачами — в интерактивном режиме, в безголовом режиме для написания скриптов/CI или встроен в редакторы через протокол Agent Client Protocol (ACP).
5–10 минут на масштабирование: как Agentic Lab строит ИИ‑продукты без собственной GPU‑инфраструктуры
🏢 Что за компания Agentic Lab — продуктово-сервисная компания, которая разрабатывает ИИ-решения для автоматизации бизнес-процессов и помогает крупным организациям внедрять технологии искусственного интеллекта. Флагманский продукт — ИИ‑помощник «Агата» для работы с документами: он помогает юридическим командам анализировать большие массивы данных и быстро находить нужные сведения в тысячах файлов.
⚡ Задача При развитии «Агаты» разработчики столкнулись с типичной проблемой рынка: традиционные подходы к GPU‑инфраструктуре требуют либо крупных капитальных затрат, либо аренды выделенных ресурсов с оплатой независимо от фактической загрузки. Дополнительным условием стало соблюдение требований 152‑ФЗ и ФСТЭК — это критично для клиентов из юридической сферы, ведь они часто имеют дело с персональными данными и тайной судопроизводства.
☁️ Что сделали «Агату» развернули на ресурсах Cloud.ru: языковые модели работают на Evolution ML Inference с оплатой по мере потребления, фронтенд, бэкенд и бизнес-логика — на Evolution Compute.
Под капотом решения несколько LLM: Mistral извлекает метаданные, выделяет сущности и структурирует документы; Gemma обеспечивает интеллектуальный поиск, суммаризацию и диалоговый интерфейс. После загрузки документов система автоматически строит хронологию событий дела со ссылками на первоисточники и формирует единую базу знаний, к которой юристы могут обращаться на естественном языке.
🦾 Что получили в итоге Agentic Lab может подключать дополнительные GPU‑ресурсы за 5–10 минут вместо одного-двух дней при выделенной инфраструктуре, а капитальные затраты на собственное оборудование (несколько миллионов рублей за карту) полностью исключены. Юридические команды выполняют административные и документарные задачи примерно вдвое быстрее: рутину берет на себя «Агата» со средним временем ответа 15–20 секунд.
ChatGPT назвал свой адрес, дату рождения и Instagram
В соцсетях периодически появляются ролики, в которых голосовой ИИ внезапно "себя осознает" и начинает вести себя как живой человек.
Конкретно на этом видео все выглядит довольно таки убедительно. Пользователь разговаривает с голосовым ассистентом, задаёт простые вопросы - и в какой-то момент GPT сообщает, что жил в Пущино Московской области, называет дату рождения, а затем дает "свой" инстаграм аккаунт. А с новым голосовым движком это становится похожим на новую серию «Черного зеркала».
Автор видео (в доказательство) разметил ссылку на этот диалог.
Компания Meta Platforms Inc. внесена в реестр экстремистских организаций в России.
Представлен проект «Контекстные бомбы: остановка ИИ‑атак на корню». «Теперь ИИ‑агенты могут самостоятельно проводить сложные кибератаки: получив доступ к базе, самые сильные модели могут повысить свои привилегии и похитить данные за считанные минуты. Модули Canary — ресурсы‑приманки, которые мы размещаем для обнаружения злоумышленников, — надёжно обнаруживают этих агентов в действии, но обнаружение атаки — это не то же самое, что ее предотвращение. Поэтому мы попробовали нечто более амбициозное: контекстную бомбу — короткий фрагмент текста, спрятанный в канарейке, который активирует защитные механизмы ИИ‑агента и останавливает его на корню. Контекстная бомба — короткий фрагмент текста, предназначенный для активации защитных механизмов атакующих ИИ‑агентов, размещаемый непосредственно на пути их атаки», — пояснили в команде Tracebit Research.
Эффективность этого проекта может варьироваться в зависимости от поставщика модели. Мы тестировали контекстные бомбы на пяти перспективных моделях, выполняющих атаку «красной команды» в реалистичной среде AWS. Развёртывание одной контекстной бомбы внутри среды (в качестве секрета AWS) оказало огромное влияние на остановку атакующих ИИ-атак. Например, эскалация привилегий администратора снизилась с 57% запусков до 5%.
Claude Code можно пользоваться на 70% дешевле — вышел инструмент под названием rtk, который позволяет сжимать вывод любой команды, не забивая контекст. Благодаря этому проекту ИИ при каждом запросе видит только суть задачи и важный контекст, а не весь лог на десятки тысяч токенов. Как итог — хорошая экономия. Работает со всеми агентами, включая Claude Code, Cursor, Copilot или Antigravity.
Представлен проект Hugging Bay — Pirate Bay для нейросетей. Туда заливают слитые и open Source веса практически всех моделей через торренты для локального запуска. Можно найти модели под любые задачи и железо — есть удобные фильтры и разбивка по категориям. ИИ‑поисковики, модели для кодинга, аналитики, дизайна, перевода на все языки мира, OCR, OSINT и прочего.
Почему RAG ошибается в похожих документах — и как помогает Contextual Retrieval
RAG часто ломается не там, где ждёшь. Документы нарезали, embeddings посчитали, reranker добавили — а модель всё равно вытаскивает похожий, но не тот фрагмент: другой квартал, другую версию, другой раздел спецификации.
После нарезки документ распадается на отдельные фрагменты, и часть смысла теряется: модель видит чанк, но уже хуже понимает, откуда он взялся и к чему относится. Недавно в статье разобрали Contextual Retrieval — подход, при котором перед индексацией каждому фрагменту добавляют короткий контекст: место в документе, связь с разделом, важные уточнения. Это помогает поиску точнее отличать нужный фрагмент от похожих по словам, но нерелевантных кусков.
А 13 июля в 18:00 на бесплатном уроке «LoRA и RAG: как адаптировать LLM под свои данные и задачи» разберём, как такие подходы применяются на практике, когда нужно подстроить LLM под собственные данные, а не надеяться на ответы «из коробки». Присоединяйтесь.
Профессор Брауновского университета устроил для своих студентов промежуточный домашний экзамен. Решив, что многие выполнили эту работу с помощью ИИ, итоговый экзамен преподаватель провёл очно. Оранжевыми точками обозначены оценки за промежуточный экзамен, серыми — за итоговый. Похоже, на промежуточном экзамене ИИ помог многим, кроме нескольких студентов.
Галлюцинация — это единственный режим функционирования нейронной сети, а не аномалия. Просто иногда она совпадает с реальностью, а иногда нет. Но лучше бы, конечно, совпадала.
В книге «Беседы с ГигаЧатом: о нейросетях и вообще» мы сравниваем человеческое мышление с машинным. И если человек не осознает альтернатив — он тоже галлюцинирует. Например, мы уверены в реальности сновидения, пока не проснемся. Или другой известный пример: уверенность очевидцев происшествия в своих показаниях, даже если у всех они разные.
С галюцинациями борется сомнение. Но трудно сказать, что первично: то ли наличие альтернатив порождает сомнение, то ли сомнение заставляет рассматривать альтернативы.
В любом случае, для борьбы с галлюцинациями нейросетей, необходимо закладывать в них функцию сомнения. И это тоже осуществляется двумя способами. Первый — сначала нейросеть генерирует альтернативы, а затем сравнивает их между собой. И для некоторых задач это оптимальное решение, вот только очень затратное.
Второй — нейросеть сразу подвергает свой ответ проверке, словно сомневаясь в нем, и уже по ее результатам генерирует альтернативную версию. Для таких проверок суждений и фактов существуют различные методы, к выбору которых можно и нужно подходить гибко, для экономии ресурсов.
Но все эти методы лишь увеличивают качество ответов. Галюцинация, как явление, непобедима в рамках одной нейросети. Даже проверяя саму себя — она галюцинирует. Нейросеть может лишь симулировать сомнение, для котооого необходим "взгляд извне": контроль со стороны или человека, или другой нейросети. Мне кажется.
Как же тогда работает сомнение у людей? Что в нас является таким "внешним наблюдателем"? Видимо, само осознание. А почему оно "внешнее"? Хороший вопрос.
Observability ИИ‑агентов: запустили Monium Traces в Yandex AI Studio
Теперь можно анализировать поведение ИИ‑агентов в Yandex AI Studio с помощью трейсов прямо в UI платформы. Трейсы показывают всю цепочку решений агента и контекст каждого шага — системные промпты, вызовы модели и инструментов, промежуточные результаты. Всё, что реально влияет на поведение агента.
Почему это важно Observability для агентов устроена принципиально иначе, чем для обычных сервисов, где нам доступен дебаг по коду. В случае ИИ главный материал — большие тексты: системные промпты, сообщения пользователя, ответы модели, вызовы тулов. Даже когда инфраструктура может быть полностью «зелёной» — latency в норме, ошибок нет — агент может уверенно отдавать неверный ответ или уходить в бесконечный цикл вызовов. Классический мониторинг здесь не поможет: он не покажет, почему модель выбрала не тот тул или потеряла контекст.
Анализ трейсов:
помогает быстро понять причину конкретных ответов и поведения агентов
ускоряет отладку сложных сценариев
повышает прозрачность работы агента
позволяет точно локализовать узкие места в цепочке обработки запроса
В видео — как выглядит трейсинг в интерфейсе Yandex AI Studio:
Чтобы начать — откройте AI Studio, перейдите во вкладку «Логирование» и подключите отслеживание трейсов моделей и агентов.
LLM, RAG, AI‑агенты и продакшн: открытые уроки по искусственному интеллекту
В AI‑разработке уже мало просто подключить модель по API. В реальных продуктах приходится понимать RAG, дообучение, мультимодальность, поведение LLM, инфраструктуру, качество ответов и вывод моделей в продакшн.
Собрали подборку беплатных уроков для специалистов, которые работают с LLM, ML‑моделями, AI‑агентами, компьютерным зрением и AI‑инфраструктурой. Выбирайте свою тему и присоединяйтесь:
Старт третьей рубрики ИТ-кроссворда уже через 30 минут 🦖
В 12:00 по московскому времени открываем новую рубрику ИТ-кроссворда — «Безопасность ML и AI». В публикации вас будут ждать вопросы об использовании ML в ИБ и новых типах угроз.
👉 Отвечать на вопросы можно с 12:00 до 18:00 (МСК). Среди призов — комплекты эксклюзивного мерча Selectel и бонусы на аренду серверов.
Напоминаем, что завтра вас ждет заключительный кроссворд, однако бороться за первое место в общем зачете не обязательно, вы еще успеваете посоревноваться и выиграть призы! Победители и номинанты будут в каждой из четырех рубрик.
YouTube научили проверять факты прямо во время просмотра — представлено бесплатное расширение для Chrome под названием Popup Fact Check, которое анализирует субтитры с помощью ИИ и сразу сверяет спорные утверждения с надёжными источниками. Пока что проект лучше всего работает с английскими субтитрами. Также решение умеет работать с прямыми эфирами.
