Test-Driven Agentic Development (TDAD)



Исследователи из MIT опубликовали препринтi о симуляции SwarmWorldiы добывают ресурсы и строят объекты без заданных ролей">i — виртуальном мире, где до 200 изначально одинаковых LLM-агентов без заданных ролей и инструкций добывают ресурсы, строят объекты и пишут код для их автоматизации. Цель эксперимента — проверить, способны ли агенты сами организоваться и коллективно изобретать технологии без явного управления.
Результат: агенты спонтанно разделили труд на «разведчиков» и «оседлых инженеров», а обмен знаниями шёл в основном не через диалоги, а через копирование и доработку чужих рабочих построек и скриптов — по аналогии с гитхабом. Вывод авторов: для возникновения зачатков «цивилизации» у нейросетей не нужно много общения — достаточно общего мира, где результаты труда одного агента остаются и могут быть найдены и улучшены другим.
ВыводSwarmWorld — песочница, где агенты ходят по карте, добывают и перерабатывают ресурсы, экспериментируют с материалами и строят объекты
Компания Keenable вышла из режима стелс-разработки, представив собственный агентский поисковый движок. Разработчики заявляют, что их решение превосходит конкурентов, включая Exai, по соотношению цены и качества.
Одновременно с запуском компания представила Needlei — динамический бенчмарк для оценки поисковых систем, который ежедневно обновляется, чтобы исключить возможность «зазубривания» ответов моделями.
Yandex Research совместно с преподавателями ШАД опубликовали материалы курса «Генеративные модели в компьютерном зрении» — Visual GenAI. Курс посвящён современным подходам к генерации изображений, видео и 3D-контента, с упором на диффузионные моделиi.
Материалы рассчитаны на тех, кто уже знает базу генеративных моделей и хочет разобраться, что сейчас происходит в research и R&D по этому направлению — вплотную к тому, что применяется в индустрии.
Стартап Generalist AI анонсировал робототехническую модель GEN-1.5, которой достаточно один раз увидеть, как выполняется задача, чтобы затем самостоятельно её повторять — без дообучения и обновления весов. Демонстрация действия просто вставляется в контекстное окно модели, как промпт у языковой модели, и робот продолжает последовательность, при этом не копируя движения буквально, а адаптируясь к новым условиям выполнения задачи.
Особенность в том, что способность к обучению по одному примеру (in-context learningi) оказалась эмерджентным свойством: разработчики не вносили архитектурных изменений специально под эту функцию, а просто обучили модель на огромном массиве «физического опыта» — данных из домов, складов, заводов. Это напоминает момент, когда GPT-3 неожиданно продемонстрировала способность к in-context learning, из-за чего происходящее уже называют «моментом GPT-3» в робототехнике.
OpenAI официально анонсировала Jalapeño — свой первый специализированный чип, разработанный для ускорения инференсiа (запуска) нейросетей. Устройство создавалось в партнерстве с Broadcom при активном участии собственных ИИ-моделей компании, что позволило сократить цикл разработки от дизайна до производства до 9 месяцев.
Чип демонстрирует значительное превосходство над актуальными ускорителями NVIDIA (GB200/GB300) по энергоэффективности и скорости отклика. Развертывание Jalapeño в дата-центрах OpenAI начнется до конца 2026 года, при этом компания продолжает использовать решения NVIDIA и уже ведет разработку второго и третьего поколений собственного «железа».
Alibaba выпустила Qwen3.8-Flash-Next — мультимодальную модель с открытыми весами, которая служит ранним предпросмотром архитектуры будущего Qwen4. Модель понимает текст, изображения и видео, при 125 млрд основных параметров активирует лишь 6 млрд на токен, а контекст доведён до 262 144 токенов нативно и почти до 1M через YaRNi.
По словам источников, обучение обошлось примерно в 9 раз дешевле, чем у Qwen3.7-Plus, при этом новая модель обгоняет и Qwen3.7-Plus, и DeepSeek-V4-Flash по большинству бенчмарков — особенно в программировании и офисных задачах. Схема повторяет ход Alibaba с Qwen3-Next перед релизом Qwen3.5: сначала показывают архитектурные новшества, потом строят на них весь модельный ряд.