✔️ Cognition разработала архитектуру, которая снижает затраты на программирование на 35% Американская лаборатория прикладного ИИ представила гибридную архитектуру Devin Fusion для автоматизации кодинга.

На бенчмарке FrontierCode система снижает затраты на генерацию кода на 35% без падения качества.

Devin Fusion использует динамическую маршрутизацию и концепцию напарника. Система оценивает сложность задачи в реальном времени и переключает запросы между моделями с применением сжатия контекста. Тяжелая LLM планирует архитектуру, уточняет требования и проводит ревью. Легкий агент пишет базовый код, тесты и валидирует результаты. Для предотвращения конфликтов модели используют независимые кэши контекста.

В связке с GPT-5.5 и Claude 4.8 Opus архитектура экономит больше трети ресурсов, с Fable 5 - до 41%.

Внутри Cognition гибридная маршрутизация уже закрывает 88% успешных PR.

Главное ограничение системы в кейсах со сложной бизнес-логикой (например, в связке React/Redux). Избыточное делегирование кросс-файловых задач младшей модели снижает результативность почти в 2 раза.

Devin Fusion доступен только на платформе Cognition. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

Свадьбы не будет. Пистолет. Собака. Сначала думал просто повторить тренд с тачкой на берегу, а потом как обычно по своей же схеме решил добавить деталей (в этот видеуроке все объяснял). И понеслось! Процесс меня затянул на несколько часов 😁 Связка для оживления изображений: Seedance 2 + Google Omni Flash + Grok Imagen 1.5. Мой диалог сам с собой: — Что-то скучно. Какой детали не хватает? — Давай усилим эмоцию боли - пусть герой пинает костер, швыряет стул, бьет кулаками песок. — О, давай. Может еще что-то? Например пистолет! — Так, а что герой будет делать с пистолетом? Поедет к бывшей? Или ... — Нет, просто лежит в авто. Каждый сам додумает — Окей. Но надо все-таки вывести историю в позитив... Собака! — При чем тут собака? — Пусть она появится как знак свыше и вытащит героя из плохого состояния. — Вот теперь пазл складывается. Любовь повсюду. В итоге вместо обычного тренда получилась небольшая история. С безответной любовью, переживаниями, моментом, когда герой сдается, и к нему на четырех лапах приходит бескорыстная любовь. Как вам?

⚡️ Инженеры AI VK выкатили нейропоиск Discovery AI. Это не банальный чат-бот, а движок для рекомендаций, который ищет ответы строго внутри контентной базы продуктов VK. Система учитывает интересы пользователя внутри сервисов, обрабатывает до 3 000 поисковых запросов в секунду и выдает релевантный ответ меньше чем за полсекунды. ​Внутри — собственная LLM и целая цепочка ML-моделей, которые обучили на миллиардах примеров пользовательских запросов. Движок работает на единой Discovery-платформе и позволит усилить персонализацию контента с учетом данных из разных сервисов VK. Технологию можно адаптировать под разные сценарии. Например, в дейтинге для поиска потенциальных мэтчей по определенному запросу или в рекомендациях контентных сервисов: подобрать музыкальный плейлист или выбрать фильм на вечер. Обновление поэтапно появится в VK Видео, Медиапроектах Mail и других продуктах VK. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

🍫Голос Вонки воскресили нейросетью Netflix готовит реалити по вселенной «Вилли Вонки» — шоу Wonka's The Golden Ticket, премьера назначена на 23 сентября. Формат в духе их же хита по «Игре в кальмара»: настоящее соревнование, выстроенное по мотивам выдуманной истории. Декорации, судя по тизеру, реальные. А вот закадровый голос — нет. Его сгенерировал ИИ, воссоздав интонации Джина Уайлдера, легендарного экранного Вонки. По данным Deadline, над озвучкой Netflix работал вместе с ИИ-студией ElevenLabs. Что важно, с согласия семьи актёра. Само шоу обещают как «социальный эксперимент с высокими ставками»: 12 обладателей золотых билетов приходят с напарником на свой выбор, а спустя неделю, в двухсерийном финале 30 сентября, остаётся один победитель. @droidergram

😢 Новые модели нам больше недоступны Все вы прекрасно знаете про историю того, как Anthropic выпустили и Fable, и Mythos модели, а потом правительство сказало: «Ай-яй-яй, нельзя так». И вот мы уже сколько времени сидим без этих моделек. Кстати, ближайшее время они всё-же вернутся, но не на долго. Но благодаря всей этой заварушке с правительством, мы не получили с вами новую версию GPT-5.6. 😩 Потому что она уже готова, уже есть бенчмарки, есть пресс-релиз, но доступна только для узкого круга лиц. 🤷‍♂️ Причины те же самые — не хотят получить бан от правительства. 😅 А ещё на днях вышла Sonnet 5, которая вроде как должна быть быстрой, дешёвой, но… Но по факту она жжет сильно больше токенов чем Opus и поэтому по итогу получается ДОРОЖЕ! 🤯 Это, кстати, вообще интересное отличие между OpenAI и Anthropic. OpenAI очень заморачиваются на эффективность токенов для решения задач. Если посмотрите все бенчмарки, модели от OpenAI тратят сильно-сильно-сильно меньше токенов. И в итоге решение получается сильно дешевле. При этом Anthropic же как будто бы пошли по пути: «сжечь вообще все токены, которые существуют, лишь бы решить задачу». 🥴 Мне лично больше нравится подход OpenAI. 🤔 А вам? Свята место | 10МДК | ВЕБМастер | YHub

Будем хранить данные прямо в оптоволокне, гоняя туда-сюда! — пошутил в обсуждении @Betankor.

Так вот, это нифига не шутка. Память в 1953 году была медленная. Как раз тогда придумали акустические линии задержки. Брали трубку с ртутью, туда орали звуком. Пока звук путешествует по трубке, информация физически хранится в ней. Когда импульс доходит до конца, электроника считывает его и тут же орёт обратно в начало. Получается консервированное "Ау". В первых UNIVAC использовались ртутные баки, один вмещал около 10 Кб. Там было важно удерживать температуру очень точно. Ну и чтобы достать нужный бит, нужно было ждать, пока он доплывёт до конца трубы. Плюс шум накапливался неприлично. Рядом пробовали всякую фигню — попробовали кинескопы с постоянным обновлением экрана, магнитные барабаны — металлический цилиндр с магнитным слоем крутился на скорости 75 тысяч оборотов в минуту, а рядом стояла головка записи и головка чтения. Если питание пропадало, диск не останавливался, а крутился ещё некоторое время, и если быстро восстановиться — память получалась энергонезависимой. Ещё магнитные сердечники, ИК-фосфорные схемы, газовые трубки и неон и когереры (коробки с порошком, который слипается от тока). Разве что чесночный сок не давили. Технологию вспомнили, когда понадобилась квантовая маршрутизация. Если два пакета приходят на маршрутизатор одновременно, обычно лишний пакет просто записывается в оперативную память на миллисекунды, а потом отправляется дальше. Но любая попытка записать и прочитать фотон обычно разрушает его квантовое состояние. Пробовали хранить состояния в кристаллах, но не очень получилось, там 90% потерь. Поэтому фотоны стали пускать в оптическую петлю — нарезать пару кругов ещё по 5 километров в бухте прямо на полу и вернуться. Максимальное время хранения 52 микросекунды или 11 километров, точность с коррекций 98%. Тут сделали из прошлой работы микрочип для пакетов 40 байт на 40 Гбит/с. Прям на микросхеме скрутили маленькую бухточку кабеля 98% пакетов успешно прочитаны без ошибок, 12-64 наносекунды хранения, оптические потери 99,9% изначального света, но усилители успешно это компенсировали. Это пример, есть ещё несколько реализаций. Для исправления сложных искажений отлично подходят рекуррентные нейросети. Но обычные слишком медленные для оптоволокна. Есть упрощенный вариант нейросетей — резервуарные вычисления. На базе них можно сделать аппаратную нейросеть, работающую прямо со светом. 1. Поток нарезается на спектральные полосы. 2. Каждая полоса попадает в свой фильтр. 3. Свет бегает по петлям фильтров, задерживаясь и смешиваясь сам с собой. Это создает память (контекст). 4. На выходе свет попадает на фотодиод и превращается в электричество. Стеклянные петли — пассивные, не жрут ток. Обработка со скоростью света. На тесте NARMA-10 погрешность меньше 10%, очень хорошо. Для передачи — дальность без усилителей и ретрансляторов увеличилась в 4 раза. Реализация на чипе, где нейроны соединены несколькими петлями обратной связи — оптический компьютер с WDM. Если вам непонятно хотя бы одно слово в этом предложении (особенно WDM), то просто знайте — крутая работа. И свежая работа из 2026: фотонная платформа квантового резервуарного вычисления со спектральным и временным мультиплексированием. Память сделана через обратную связь электрооптической модуляции. С нелинейным кристаллом, фемтосекундным лазером и вообще. Очень крутые результаты. Возможно, будущее нейросетей. Ну и обязательно надо вспомнить pingfs (подсказывает @laendlord). Файловая система, где данные хранятся только в самом интернете, в виде ICMP Echo-пакетов (пингов), путешествующих от вас к серверам и обратно. Так что идея ртутной колбы жива. Отправлять пинги, кстати, можно и по RFC 2549, это сильно увеличит ёмкость памяти. -- Вступайте в ряды Фурье! | Лучшие посты Есть анекдот про UDP, но не факт, что он до вас дойдёт!

Манипуляция ответами нейронок: как сеошники убивают Интернет Журналисту понадобилось 20 минут, чтобы ChatGPT, Gemini и Google AI Overviews начали представлять его как «чемпиона по поеданию хот-догов». Никакого взлома, никаких инсайдеров — просто несколько публикаций в нужных местах, и нейронка уверенно повторяет чушь как факт. Это не курьёз, а рабочая бизнес-модель. В 2026 году 57,6% HTML-трафика в Интернете генерируют боты — показатель вырос в 15 раз за год. Специализированные агентства спамят Reddit и Хабр фейковым контентом, потому что именно оттуда LLM чаще всего цитируют источники. Модераторы r/Biohackers уже закрыли целые темы — компании накачивали их контентом, чтобы нейронки рекомендовали подросткам пептиды для роста. Выясним, как именно это работает и почему нейронка верит любой чуши.

🎩 Six of the top ten emerging AI markets are agent-related. Прикольная табличка из недавнего отчета от CB Insights по агентам в enterprise. Прям с ходу погнали посмотрим. 1/ Смотрим на топ-10 emerging AI markets по Mosaic Score (для справки, это скоринговая модель CB Insights, которая оценивает потенциал частных компаний): ▪️IT Ops AI Agents – 651. ▪️Know Your Agent (KYA) – 650. ▪️CRM & Relationship Intelligence – 636. ▪️Platform as a Service – 629. ▪️Browser Automation Agents – 620. ▪️AI Agent Tool Libraries – 617. ▪️LLM Benchmarking – 616. ▪️AI Agent Browser Infra – 616. ▪️Semiconductor Design AI – 613. ▪️Marketing AI Agents – 598. 2/ Шесть из десяти категорий – это прямо "агенты". Но интереснее не это, а что именно попало в тройку по инфраструктуре и governance: 🔹Know Your Agent (KYA) занимает второе место, сразу за IT Ops. Это категория про identity, permissions, мониторинг и контроль поведения агентов – по сути "паспорт" и "надзиратель" для AI-агента в проде. ▪️Platform as a Service и LLM Benchmarking – тоже в топе, обе инфраструктурные. 3/ Почему это важно: enterprise AI сейчас – это не только "что агент умеет", но и "что нужно, чтобы им безопасно управлять". Чем автономнее становится софт, тем быстрее спрос смещается с applications на governance-слой под ними. KYA – самый яркий пример: рынок буквально формируется вокруг вопроса "как контролировать то, что мы только что задеплоили". 👉 Сам отчет на 15 страниц от CB Insights качайте по ссылке: https://www.cbinsights.com/research/report/the-future-of-the-enterprise-ai-buildout/ @proVenture #ai #research #trends