ИИ

🌟 Mistral AI обновила модель Leanstral Leanstral 1.5 - новая версия ранее выпущенной модели для формальной верификации в языке Lean 4. Задача подобных моделей помогать составлять и проверять доказательства, которые компилятор Lean принимает как корректные.

Lean 4 - это система интерактивного доказательства теорем, которая позволяет записывать математические утверждения и проверять их строго формально, а также описывать свойства программного кода.

Обновление не затронуло изменение архитектуры, количество параметров и окно контекста, под капотом также MoE на 119 млрд общих и 6,5 млрд активных параметров, 256 тысяч токенов контекст и мультимодальность на входе. Версия 1.5 прошла техэтапное обучение в 2-х средах: одна отрабатывает доказательство теорем в диалоге с компилятором Lean, другая учит модель действовать как программист в реальных репозиториях. 🟡Тесты Апдейт полностью насыщает бенчмарк miniF2F, набирая 100% на проверочной и тестовой выборках, решает 587 из 672 задач PutnamBench и показывает лучшие на сегодня результаты на наборах FATE-H и FATE-X.

К слову, на PutnamBench, Leanstral 1.5 опережает систему Seed-Prover 1.5 на 7 задач при затратах около 4 долларов на задачу (против 300+ долларов у соперника).

В тесте по кодингу на 57 репозиториях, система с участием Leanstral выявила 47 нарушенных свойств, из которых 11 оказались реальными ошибками, а 5 ранее не были известны. 📌Лицензирование: Apache 2.0 License 🟡Блогпост 🟡Модель 🟡Demo @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #LLM #LEAN #LeanStral #MistralAI

🏁 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.

Говорить, что ИИ заменит человека, так же как говорить, что калькулятор заменит математика

Суть метафоры понятна, но ирония в том, что сама метафора подтверждает мысль, что придется конкурировать с ИИ на уровне кода, но не архитектуры. 1. Математик не конкурирует с калькулятором, просто потому что математик - это скорее архитектор, а не кодер. Он работает с теоремами, абстракциями, доказательствами, а не считает, что-то на калькуляторе. 2. Была такая профессия "вычислитель", вот у этих ребят как раз возникли проблемы с появлением вычислительной техники, им пришлось конкурировать со способностью быстро и точно считать, и по итогу победили машины. Любые метафоры неточны, важно понимать, что конкуренция возникает когда возникают общие функции, у хороших инженеров много функций, которые не пересекаются с ИИ, а вот у чисто кодеров пересечений много.

На мой взгляд видео уже устарело. Могу согласиться, что большинство моделей не могут в хорошую архитектуру. Но стоит попробовать новейшие модели - GLM-5.2 или топовые Клода, как понимаешь, что архитектуру он делает лучше, чем большинство разработчиков.

Это очень опасное заблуждение, которое возникает из-за того, что на уровне кода (одного приложения) ИИ может выдавать результат, который работатет (проходит тесты). Архитектура системы - это другой разговор. Первое: архитектура оценивается не в моменте, а на дистанции. Хорошая архитектура позволяет сопровождать и развивать систему в течение длительного времени. Проблема в том, что даже самые сильные ИИ-модели принимают решения, которые накапливают техдолг - неверные границы доменов, жесткое зацепление, слабая связность, дублирования и т.д. На дистанции 2–3 месяцев (без человеческих корректировок) внесение изменений в проект порождает эффект домино и кучу побочек. ИИ не "видит", какие части системы меняются синхронно, какие требуют унификации в виде общих интерфейсов и абстракций, часто LLM создаёт распределённый монолит, вместо микросервисов и т.д. Второй момент — есть разница между архитектурой приложения (архитектура на уровне кода) и системной архитектурой. По приложению довольно много типовых схем, которые ИИ может воспроизвести и под контролем человека даже более-менее сопровождать. Системная архитектура - это всегда компромисс между стоимостью, рисками и конкретными ограничениями: бюджетом инфраструктуры, легаси, требованиями регуляторов, реальной командой, которая будет это развивать. ИИ выдаёт архитектуру которая не учитывает нюансов, эта архитектура некая средняя температура по полате, которая получиалась из кучи схем, используемых в обучении, В результате решения не соответствуют конкретной ситуации и не решают проблем системы.

On Efficient Scaling of GNNs via IO-Aware Layers Implementations 📄 Статья 💻 Код Засветилось уже много где в русскоязычных тг-каналах про ML, но оно заслуживает отдельного разбора. Графовые нейронные сети имеют ряд небесполезных приложений — всякий там дизайн новых молекул, физика, анализ транзакций и социальных сетей. Однако их оптимизации уделялось сравнительно мало внимания по сравнению с LLM, потому существующие реализации в популярных фреймворках (DGL, PyG) далеки от оптимального потребления памяти и вычислительных ресурсов. Существенной сложностью при работе с графами являются нерегулярная/разреженная структура данных и нерегулярные паттерны доступа. И в работе наших соотечественников (Spotlight на ICML, между прочим) сделали куда более эффективную реализацию стандартных графовых операций.

Школьники, делегирующие ИИ домашку, на 20% хуже сдают экзамены Крупное экономическое исследование, охватившее почти 27 тыс. учеников 7–12 классов в Китае, зафиксировало парадоксальный эффект от использования генеративного ИИ в школе. Учащиеся, начавшие пользоваться нейросетями для выполнения домашних заданий, стали справляться с ними на 18% лучше и тратить на них на 30% меньше времени, но их оценки на контрольных экзаменах упали на 20% в течение шести месяцев. Исследователи связывают это с тем, что большинство учеников просто делегируют домашние задания нейросетям, а не используют их как репетитора. https://hightech.plus/2026/07/03/shkolniki-delegiruyushie-ii-domashku-na-20-huzhe-sdayut-ekzameni

⚡️ 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

Как я с Клодом собрал команде личный кабинет Собирался написать этот пост недели две: идея внутри горела, а я всё равно тянул — ровно потому, что фигачил как раз то, о чём хочу рассказать. Но пора перестать размышлять о вайб-кодинге и показать, что из него всё-таки удалось собрать, а то первая волна эйфории уже схлынула и вымываются те, кто ушёл в мертворождённые продукты. Но начну с контекста. У нас в Overgear, как у любой модной и прогрессивной компании, в начале года случился мощный FOMO: либо оседлаем волну AI-изации, либо из лидера тихо сползём в отстающие, потому что утонем в рутине с её нищим КПД. Поэтому наметили несколько стратегических проектов под автоматизацию и раздали инструменты всей команде — чтобы набивала шишки. На один из таких проектов позвали стороннего интегратора. Он озвучил нехилую сумму за внедрение, и у меня сразу внутри: «wtf, да я сам сделаю лучше» — и сел разбираться с Клодом. Первые потуги были неуклюжие: я только осваивал дисциплину и завалил папку проекта десятками сборок на localhost, по сути мусором. Но уже через неделю почти без усилий поднял свой VPN-сервер ускоритель интернета, который не блокируется: вся семья и друзья на нём сидят, вроде даже без перебоев и жалоб. Тут внутренний авантюрист завёлся сильнее и завёл меня в точку, где я решил замахнуться сразу на рабочий инструмент для всей команды — чтобы люди меньше времени тратили на отчётность и сбор данных, а нужные цифры вытягивали через MCP (это коннекторы нейронок с внешними сервисами вроде Google Ads, GA4, CRM) почти без ручной возни. Проще говоря, свой личный кабинет для команды. Он на скрине — цифры только замазал, так как NDA, все дела. Дальше меня затянуло как в воронку: стал по модулям собирать функцию за функцией и закрывать не только отчётность, но и рутину, которая порой съедала до 30% времени человека. Теперь у ребят вроде как больше места для творчества — мозг не выгорает на операционке. И работают тут ровно те же правила, что для любого продукта: смотришь метрики (MAU, DAU и прочие), проверяешь, даёт продукт больше пользы или больше отъедает ресурса. И где-то здесь я поймал настоящую маниакальную зависимость: пилить и пилить эту ценность, а потом проверять — стала она ценностью или ты просто потешил своё эго очередным инструментом. Побочки, как у любой зависимости, тоже налицо: меньше спишь, уходишь в это с головой и забываешь уделять время родным (Анисия, каюсь!). Спасает, кажется, одно — привычка на каждой собранной штуке спрашивать себя: пользуется ли ей вообще хоть кто-то. Кто на этот вопрос забивает, тот и клепает продукт за продуктом в стол — так и пополняется кладбище мертворождённых. Стала ли это в итоге ценностью для команды — пока честно сказать не могу, ребята только тестируют. Но одно скажу точно: нам удалось проскочить «долину смерти» и распробовать потенциал и вайб-кодинга, и более глубокой работы с данными. Так что Viva la AI лично от себя подпишу, а как с этим быть каждому — это уже сами посмотрите. А у вас как сложилось с вайб-кодингом? Удалось собрать что-то реально рабочее — или пока всё живёт на localhost? Константин Сухачев

#Нейропрожарка THE MYSTERIOUS ISLAND — тизер по «Таинственному острову» Жюля Верна Автор: Janky Mess «Таинственный остров» — моя любимая книга детства. Пятеро беглецов на воздушном шаре, остров без карты, кто-то невидимый, кто не даёт им погибнуть. Нормального фильма по ней так и не сняли, вот и собрал тизер сам — таким, каким этот мир всегда жил у меня в голове. Инструменты: — Nano Banana — генерация кадров (стиллы персонажей и сцен) — Seedance — оживление кадров в видео (через Higgsfield) — Higgsfield — площадка, где всё генерил. Годовая подписка, 6000 кредитов в месяц, на тизер сжёг около 70% — Topaz Video AI — апскейл до 4K (модель Proteus) — DaVinci Resolve — монтаж, цвет, грейд, зерно — Suno — музыка Времени ушло 4 дня. @cgevent

🐡 Еще одна интересная работа от Sakana AI, они представила работу Learning Multi-Agent Coordination via Sheaf-ADMM, которая будет показана на ICML 2026. Авторы рассматривают интеллект как распределённую систему: сложная задача делится на пересекающиеся фрагменты, а каждый агент работает только со своей частью. Затем агенты согласуют решения с соседями на границах, где их области пересекаются. В Sheaf-ADMM координация строится в несколько раундов. Сначала агент предлагает локальное решение. Потом он сверяется с соседями и сглаживает конфликтующие части. Если согласия нет, конфликт сохраняется в памяти и влияет на следующий раунд переговоров. Подход проверили на задачах, где одному агенту не хватает всей информации. В Multi-Agent Sudoku каждый агент видел только строку, столбец или блок 3×3. Sheaf-ADMM решил 93% задач, тогда как сопоставимый message-passing baseline набрал 11%. В image classification при domain shift по размеру canvas обычная CNN падала до 11% accuracy на MNIST, а метод Sakana AI сохранял 86%. В maze pathfinding Sheaf-ADMM достиг точности message-passing baseline, но использовал 5-мерный канал коммуникации вместо 42-мерного. Координация агентов полностью прозрачная. Можно видеть, как локальные агенты спорят, корректируют решения и приходят к общему результату, вместо того чтобы прятать всё в hidden states. Метод опирается на ADMM из distributed optimization и sheaves из applied topology. Метод помогает нескольким агентам решать одну сложную задачу по частям, договариваться на пересечениях и собирать итоговое решение без постоянного обмена всей информацией. Paper: https://arxiv.org/abs/2605.31005 Code: https://github.com/SakanaAI/sheaf-admm Blog: https://pub.sakana.ai/sheaf-admm/ @ai_machinelearning_big_data #ai #ml #sakana

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

Thinking Machines Миры Мурати превратила закрытую экспертную оценку Bridgewater в обучаемый навык и обошла frontier-модели, снизив число ошибок на 29.8%. В ии подавали финансовые статьи, отчёты, документы центробанков, письма. ИИ должен был определить что аналитик должен прочитать первым. Для LLM это оказалось тяжёлой задачей. При обычных промптах модели держались на уровне 46–50% accuracy, почти как угадывание. Экспертные промпты поднимали качество до 74–78%, но лучший результат дала разметка от опытных инвесторов Bridgewater. Неэкспертные метки провалились: здесь важны рыночный контекст, приоритеты и профессиональное чутьё. Один заголовок про тарифы может быть сильным сигналом, другой громкий геополитический инфоповод останется шумом. Bridgewater чистила датасет через спорные рейсы. Если модель расходилась с разметкой, пример возвращали экспертам на повторную проверку. Так в обучение попали паттерны принятия решений, которые эксперты видят интуитивно, но редко могут описать полноценной инструкцией. В обучении использовали три приёма. Во-первых, смешивали разные типы задач, чтобы модель училась применять экспертную оценку в похожих сценариях, а не запоминала один узкий шаблон. Во-вторых, аккуратно ограничивали обновления при обучении. Это снижало риск, что модель зацепится за случайные признаки в данных и начнёт уверенно ошибаться. В-третьих, модель дообучали на ответах более сильных версий. Так лучшие checkpoints постепенно становились учителями для следующих итераций. Результат: на 29.8% меньше ошибок, чем у лучшей frontier-модели, и в 13.8 раза ниже inference cost. Заметное преимущество, благодаря качеству экспертных решений. Такой датасет конкурент не скачает с Hugging Face. https://thinkingmachines.ai/news/learning-to-replicate-expert-judgment-in-financial-tasks/