ИИ
ИИ-система BetaDescribe для анализа функций белков
Стратегия заработка на AI через ожидание релизов
Фаундеры за 40: почему возраст становится преимуществом в эпоху AI
В стартап-среде набирает силу тема «возрастных» основателей: опыт и глубокое знание отрасли теперь ценятся выше молодости и скорости разработки. Пример — Брайант Чоу, 12 лет проработавший CTO Webflow (выпуск YC S13), который в новом батче Y Combinator запустил стартап Ploy — AI-платформу для маркетинга, будучи вдвое старше остальных участников.
Причина сдвига в том, что вайбкодингi сделал быструю и дешёвую разработку доступной всем, поэтому прежнее преимущество молодых фаундеров — скорость — обесценилось. Решающим фактором успеха становится знание, что именно нужно создавать, а это дают годы работы в конкретной нише.
Sysdig зафиксировала первую полностью автономную кибератаку ИИ-агента
Исследователи компании Sysdig описали первый известный случай, когда программа-вымогатель провела полноценную кибератаку от начала до конца без участия человека — всеми этапами взлома управлял ИИ-агент. Вредонос получил название JADEPUFFERi: агент сам взломал сервер через уязвимость, собрал учётные данные, продвинулся по сети, зашифровал конфигурацию и часть базы данных организации, а затем потребовал выкуп.
Особенность случая в том, что ИИ-агент допустил классическую ошибку: он вывел ключ шифрования на экран всего один раз и не сохранил его. Это означает, что расшифровать данные было невозможно даже при оплате выкупа — жертва в любом случае теряла информацию.
xAI выпустила Grok 4.5 — модель для кодинга и агентов, сделанную вместе с Cursor
xAI (по данным нескольких источников — теперь под управлением SpaceX, отсюда упоминания «SpaceXAI») выпустила Grok 4.5 — новую модель, впервые заточенную не только под чат, но и под программирование, агентные задачи, data science, финансы и юридическую работу. Модель разрабатывалась совместно с командой Cursor, которая, по данным канала «Метаверсище и ИИще», в июне перешла под управление SpaceX.
Главная ставка xAI — не абсолютное лидерство по качеству, а цена и скорость: Grok 4.5 подаётся как «Opus-класс, но быстрее и дешевле» (глава Cursor назвал её «быстрой и недорогой моделью класса Opus»). По официальным бенчам модель заметно отстаёт от Fable на SWE Bench Proi и DeepSWE, но почти догоняет топы на Terminal Bench 2.1, при этом расходует в разы меньше токенов и стоит в 3-5 раз дешевле конкурентов.
ИИ-кавер на God's Plan про агентов и вайбкодинг
Goldman Sachs прогнозирует 24-кратный рост потребления токенов AI-агентами к 2030 году
Критика найма и использования ИИ в рекрутинге
Слухи о скором выходе GPT-6 и конкуренции с Fable
TG-RAG: фреймворк для борьбы с когнитивным дрейфом LLM
Microsoft выпустила Flint — язык для создания диаграмм через AI-агентов
Microsoft представила Flint — движок визуализации данных, который позволяет AI-агентам описывать диаграммы кодом (по аналогии с mermaid-диаграммами) и получать готовый визуал. Инструмент нацелен на автоматизацию построения графиков без ручной верстки: агент генерирует описание, а Flint превращает его в готовое изображение.
Проект поддерживает 46 типов диаграмм и предлагает рендеринг сразу через несколько популярных библиотек — Vega-Litei, EChartsi и Chart.js. Код открыт, есть готовая реализация MCPi, что упрощает интеграцию с AI-агентами и их рабочими процессами.
OpenAI: SWE-Bench Pro больше не является надежным бенчмарком для кодинга
Human Operator: управление мышцами человека через ИИ и EMS
Парадокс продуктивности: как нейросети меняют наш рабочий процесс
Опыт использования fable 5 и планы по развитию omnu.ai
Инженеры предложили размещать чипы HBM на ребре для повышения эффективности
Siri AI получила доступ к сторонним приложениям в iOS 27 beta 3
Шведский стартап представил дрон-перехватчик K100XR
Сравнение Fable 5 и GPT-5.6-Sol: «мудрая сова» против «ротвейлера»
Новый метод спекулятивного декодинга обгоняет DFlash на 24.7%
Команда опубликовала на архиве (arXiv) первый релиз своей разработки — метод спекулятивного декодинга для ускорения инференса языковых моделей. Заявлено ускорение в 4.37 раза по сравнению с обычным автогрессивным декодированием и превосходство над оптимизированным бейзлайном DFlashi на 24.7%.
Авторы называют результат state-of-the-art (SOTA), по крайней мере на модели Qwen3.6 — метод превосходит всё, что публично известно в этой области, включая DFlash. Тема значима для быстрого инференса на устройстве (on-device inference).