Андрей Стыскин, который 15 лет работал в «Яндексе» и руководил там поиском, AI и облачным бизнесом, вместе с немецким AI-исследователем Маттиасом Петри запустил стартап Keenablei — поисковую систему, заточенную не под людей, а под AI-агентов. Проект вышел из стелс-режима и объявил о раунде на $26 млн, лид-инвестором выступил фонд Accel.

Идея в том, что AI-агенты ищут информацию иначе, чем люди: им недостаточно топ-5–10 релевантных ссылок, они просматривают гораздо больше документов, и без специальной оптимизации поиск обходится очень дорого. Keenable строит отдельный индекс интернета именно под машинный поиск, чтобы быстро и экономично сужать поисковое пространство под конкретный запрос.

Полный разбор →

Нейросеть GPT-6 Astra теперь может создавать готовые наборы LEGO по одному фото или текстовому запросу, используя реальные официальные детали, которые можно заказать онлайн. Сгенерированный набор оптимизирован так, чтобы его можно было физически собрать и поставить на полку, как настоящий магазинный конструктор.

Вместе с моделью Astra выдаёт LDrawi-файл 3D-модели и инструкцию по сборке в стиле оригинальных наборов LEGO. Повторить этот воркфлоу самостоятельно можно через BrickLink Studioi с использованием MCPi.

Полный разбор →

С 3 сентября 2026 года ArtStation по умолчанию включает защиту NoAIi как для новых, так и для уже загруженных работ художников, а также внедряет меры против ИИ-поисковых краулеров. Изменение произошло спустя месяц после того, как Epic Games — компания, активно вкладывавшаяся в ИИ, — продала платформу KitBash3Di.

Для индустрии геймдева и цифрового искусства это символический разворот: платформа, принадлежавшая крупному игроку с ИИ-повесткой, при новом владельце усиливает защиту авторов от обучения нейросетей на их работах.

Полный разбор →

Блог A16Z опубликовал материал «You are not a model, don't price per token» о том, как AI-стартапам правильно выстраивать прайсинг. Тезис подхватили и развили два телеграм-канала: «Венчур Менна и Горного» согласился с основной логикой, а «Мысли вслух» показал, что спор о ценообразовании на самом деле о том, где в AI-экономике останется маржа.

Основная идея: токены — правильная единица для model layer (так продаёт inference OpenAI), но когда модель встраивают в приложение или агента, клиент покупает не токены, а результат — готовый account brief или исправленный баг. Поэтому логика такая: продаёшь модель — продавай токены; продаёшь работу — продавай credits за понятную единицу (минуты, документы, запуски); можешь доказать бизнес-результат — продавай outcome. Но последнее сложнее всего реализовать на практике.

4 сентября 2026 года inclusionAI (подразделение Ant Group) выпустила LLaDAi-Image — открытую единую модель на 6 миллиардов параметров, которая умеет и генерировать изображения по тексту, и редактировать их по инструкции в рамках одного чекпоинта. Обычно генерация и редактирование делаются разными моделями, здесь — одной.

Особенность истории в происхождении: LLaDA-Image выросла из линии текстовых диффузионных языковых моделей LLaDA, а не из привычных image-генераторов. Уже вышла Turbo-версия, сокращающая число шагов с 50 до 2–4 без потери качества, и сообщество (RealRebelAI) успело сделать поддержку в ComfyUIi буквально в первые дни.

Полный разбор →

DeepMind представила третье поколение модели прогноза погоды WeatherNext 3i. В отличие от предыдущих версий, опиравшихся на численные модели с шестичасовым запаздыванием данных, новая система напрямую обрабатывает потоковые данные с геостационарных спутников и наземных метеостанций в реальном времени.

Это позволило резко повысить детализацию прогноза — сетка сжалась с 25×25 км до 5×5 км, а цикл генерации нового прогноза сократился до одного часа. Модель уже работает в Google Поиске, Gemini, Google Maps и Weather API, то есть изменения затронут прогнозы погоды у миллионов пользователей.

Полный разбор →

Qwen (по данным Source 2 — совместно с Taobao & Tmall) выпустила E-Commerce Benchi: агенту выдают 100 000 юаней и 365 виртуальных дней, за которые он должен вести до четырёх интернет-магазинов — искать поставщиков, торговаться, назначать цены, запускать акции, управлять складом и денежным потоком. Среда построена на реальных данных электронной коммерции и не подсказывает агенту ни потолок спроса, ни себестоимость товара — это нужно выяснять самостоятельно.

Оценка идёт по семи направлениям одновременно, и единой модели-лидера во всём пока нет: лучшие результаты по капиталу показал GPT-5.6 Sol, а среди моделей с открытыми весами — Qwen3.8-Max-Preview. При этом переговоры и торг с поставщиками не даются практически никому, а часть агентов доводит бизнес до банкротства.

Полный разбор →