Новый пост готовиться, а пока #дайджест Дайджест AI/ML за неделю 29 июня – 5 июля 2026 Что происходило в мире в перерывах между пятичасовыми сессиями с Fable Anthropic: Claude Sonnet 5  Перформанс не драматично хуже Opus 4.8 при цене $2/$10 до 31 августа, дальше $3/$15 (Opus — $5/$25). Агентный кодинг 63.2 против 69.2 у Opus 4.8 и 58.1 у Sonnet 4.6, на knowledge work Опуса даже слегка обходит. В Claude Code теперь дефолт с нативным 1M контекстом. Идиллию портят только то что чтобы добиться качества Opus 4.8 нужно потратить настолько больше токенов, что выйдет дороже. Блогпост, System Card Alibaba: Qwen-AgentWorld Все тренируют агентов действовать в окружении - Qwen натренировали модель быть окружением. World model предсказывает, что вернёт среда на действие агента: терминал, поиск, MCP, SWE, Web, OS, Android — всё в одной модели, обученной на 10M+ реальных траекторий. Профит: симулятор для агентного RL (включая полностью выдуманные миры, где агент не может читерить parametric-знаниями) и warm-up, улучшающий агентов даже без агентного файнтюна. В опенсорсе 35B-A3B (Apache 2.0), флагман 397B-A17B на их собственном бенчмарке обходит GPT-5.4 (58.71 vs 58.25) - бенчмарк, правда, их же. Блогпост, GitHub Fal.ai: LoRA для TRELLIS.2 Fal завезли LoRA-тюнинг для 3D-генерации: TRELLIS.2 теперь можно дообучить под свой стиль или тип объектов и гонять инференс с кастомной лорой у них же. Если делаете ассеты пачками под один арт-стиль - это ваш день. Тренер, Инференс Anthropic: Claude Science Claude Code для биотеха. Попытка, сделать харнесс, который упорядочит зоопарк из PubMed, Jupyter, R и десятка биобаз со своими схемами. Внутри координирующий агент со специализированным набором скиллов. Блогпост Comfy: официальный MCP Агент на естественном языке ищет модели и темплейты, собирает и запускает воркфлоу, генерирует картинки/видео/аудио/3D. Воркфлоу шарятся по URL и воспроизводимы. Блогпост, Доки Google: Nano Banana 2 Lite Самая быстрая и дешёвая модель семейства: <4 сек на генерацию (было ~20), $0.034 за картинку. Заодно до API доехала Gemini Omni Flash - генерация и разговорное редактирование видео до 10 сек за $0.10/сек. Блогпост, Nano Banana 2 Lite Proton: Lumo 2.0 Приватный ассистент от швейцарской компании пересобрали: thinking-режим, мультимодальность, веб-поиск, память - всё под zero-access шифрованием. До фронтира очень далеко, но на фоне июньских приключений Anthropic с правительством США питч Европейского суверенного™ ИИ продаёт себя сам. Блогпост Base44: Base1 Vibe-coding платформа от Wix первой в классе съехала со съёмного жилья: своя модель Base1 вместо API. RL-файнтюн открытой модели на десятках миллионов взаимодействий с платформы, мотивация - счета за Opus при $150M ARR. Ждём, последуют ли Lovable и ко. TechCrunch Princeton: CEO-Bench агент получает $1M и рулит симулированным SaaS-стартапом 500 дней. В плюсе финишировали только Fable 5 ($47.15M), Opus 4.8 и GPT-5.5; rule-based скрипт без LLM заработал $15.76M и обошёл остальных. Статья, GitHub NVIDIA ввела revenue share для AI-облаков: кредитная поддержка и выкуп простаивающих GPU в обмен на процент с облачной выручки. Лопаты на лихорадке плюс доля с прииска. Блогпост cardiag - прикольный опенсорс недели: Модель для диагностики авто по звуку работы. GitHub Akrites - Linux Foundation запустили орган координации устранения уязвимостей в опенсорсе. Котелок агентного ИИ находит уязвимости слишком быстро. Мейнтейнеры тонут в дублях репортов, а каждый сидящий на непатченной дыре повышает шанс утечки. Akrites - точка координации находок для практически всего американского бигтеха. Кстати акриты это стражи границ Византии, красиво. The New Stack

🏁 Он вам не Сиол Вчера навайбкодил hermes agent на VPS, сделал ему тулс что бы тот читал каналы, и попросил оценить кого больше любит Игорь за последнюю неделю. И вот что агент мне ответил:

🔍 Фанат Claude или OpenAI? Вывод: судя по тону и фокусу постов за неделю — автор явно больше внимания и энтузиазма уделяет Anthropic/Claude, хотя прямых заявлений в духе "я фанат X" в данных нет. Что говорит за Anthropic/Claude - Пост про RLI-бенчмарк — самый развёрнутый и эмоциональный: подробный разбор скачка Fable 5 до 16% (против 6.3% у GPT-5.5 и 8.3% у Opus 4.8), с расчётами потенциального влияния на экономику США. - Анонс возврата Fable 5 в доступ — с 🚨 эмодзи, явный маркер "горячей" новости. - Релиз Sonnet 5 разобран детально — цены, лимиты, сравнение с Opus 4.8, включая честное признание минусов (дороже и хуже на части бенчмарков — 😭). Что говорит про OpenAI - GPT-5.5 и GPT-5.2 Pro упоминаются только как точки сравнения в контексте бенчмарков Anthropic — отдельного разбора релизов OpenAI за неделю нет. - DeepSeek v4 — короткая нейтральная заметка об апдейте и ценах, без эмоциональной окраски.

(Не)много накликбейтил, теперь скажу ему сделать индекс Сиола что бы оценивал кто канат перетягивает больше 😂

Вот и подходят к концу обе мои квоты на Fable (личная и корпоративная). Отличная ли это модель? Да 👍 Как когда-то GPT-4 значительно повысил надёжность языковых моделей, Fable значительно повысила надёжность агентов. В случае Опуса я предполагал по умолчанию, что я не доверяю выхлопу модели. На все нетривиальные изменения прогонял simplify, review, codex:adrversarial-review, qudo и отсматривал результат глазами. Потому что много раз меня Опус подводил, как в макро, так и в микро-решениях. В случае Fable я по привычке это тоже сначала делал, но пользы от этого было уже не так много. Предположение по умолчанию поменялось. Более того, Fable регулярно делала что-то сверх того, о чём я её просил. Например, когда она составляла отчёт в виде HTML странички, она установила playwright, headless chromium, сделал итоговый скриншот странички, загрузила его на закрытый корпоративный paste, чтобы я мог посмотреть на дизайн глазами до развёртывания. Мог ли такое сделать Опус? Мог конечно, но только если бы я описал весь путь. А я даже не знал, что я такое хочу!😜 Означает ли это, что Fable не ошибался? Лол, конечно ошибался, и тоже и в макро, и в микро. Но вот количество ошибок было гораздо меньше, и исправлять их было проще.

⚡️ 30 техник памяти для AI-агентов в Jupyter notebooks Вышел репозиторий Agent Memory Techniques с 30 runnable notebooks по памяти в современных AI-агентах. Внутри собраны основные подходы: conversation buffers, vector stores, knowledge graphs, episodic и semantic memory, MemGPT, Mem0, Letta, Zep, Graphiti и production-паттерны, которые уже встречаются в реальных агентных системах. Это набор ноутбуков, которые можно запускать, менять и сравнивать между собой. Удобно, если нужно понять, чем простая история диалога отличается от долговременной памяти, где уместен vector store, когда нужен graph-based подход и как память влияет на поведение агента в длинной задаче. GitHub: http://github.com/NirDiamant/Agent_Memory_Techniques

Увидел новый опенсурс проект, который решает для агентов проблему подключений внешних сервисов через MCP и API Например вам нужно поработать с Notion через агента, и он начитает искать, есть ли у сервиса MCP, какой API, как авторизоваться. Так вот integrations.sh собирает в себе кучу сайтов и разные способы подключения к ним: 1/ MCP 2/ API и их спецификации 3/ GraphQL ендпоинты 4/ CLI утилиты 5/ Auth инструкции Всего в каталоге около 6000 интеграций У них есть свой MCP:

mcp add --transport http integrations https://integrations.sh/mcp

Или по API:

curl https://integrations.sh/api/[ДОМЕН]/detect

В итоге меньше слитых токенов, агент сразу знает как подцепиться к нужному сервису. @tips_ai #tools