Реализация ИИ

LLM-агенты вроде Claude Code постепенно становятся рабочим инструментом разработчика. Но почти все они завязаны на облачные API с их ценами, лимитами и зависимостью от внешней инфраструктуры.

Поэтому всё чаще возникает идея: а что если запускать агентов на своём сервере — локально или на VPS?

Alibaba выпустила Qwen-Scope - открытый набор sparse autoencoders для моделей Qwen.

Если проще, это инструмент, который позволяет смотреть внутрь модели и видеть, какие внутренние признаки отвечают за стиль, тему, язык, тон ответа и типичные сбои.

В рамках судебного разбирательства между Илоном Маском и OpenAI раскрыли неожиданную роль создателя Valve: Ньюэлл выступал не только в качестве инвестора, но и был неформальным советником проекта.

Введение. Ложное обещание мультиагентности

Длинный контекст больше не фича для демо. Теперь это базовый уровень.

Разворачивать LLM на своих мощностях часто приходится не из-за любви к self-hosted решениям, а ради контроля над данными и предсказуемого инференса. И обычно этого еще требуют стандарты безопасности или архитектура внутренних инструментов компании.

Сейчас это самый трендовый fine-tune. Модель дообучили на reasoning traces от Claude Opus 4.6, то есть на цепочках рассуждений более сильной модели.

Покажу один из примеров, где локальные модели вполне могут справляться с поставленными задачами. Есть открытый проект Vane, в прошлом назывался Perplexica. Как можно понять из названия, это копия функциональности Perplexity. Автор переименовался, потому что хочет развивать продукт в другом ключе, а не делать клон популярного сервиса.

В блоге о запуске новой модели Kimi есть история, от которой немного отвисает челюсть.

Моделька сама, без человека, поставила себе на мак Qwen3.5-0.8B и решила, что дефолтный инференс её не устраивает. Дальше она села писать свой, причём не на привычном питоне или C++, а на Zig.

Это теоретическую сборка архитектуры Claude Mythos по первым принципам и публичной литературе. Это не веса от Anthropic, а попытка сообщества воспроизвести саму идею.

При появлении мобильной огневой группы врага на пути следования Герань перестраивается и задачей ставится их уничтожение, как приоритетной.

На фото все что осталось от бандеровской МОГ "охотники за Шахедами".

Tencent Robotics X и Hunyuan Vision выложили веса HY-Embodied-0.5 MoT-2B (https://huggingface.co/tencent/HY-Embodied-0.5) — младшей модели нового семейства HY-Embodied-0.5 для воплощённого интеллекта.

Лаборатория Tongyi (Qwen) опубликовала (https://prismaudio-project.github.io/) практическую часть проекта PrismAudio, участника ICLR 2026. Это фреймворк для задачи Video-to-Audio, то есть синтеза звуковой дорожки по видео.

Команда dexbythirdlayer выпустила AutoAgent – первую open source библиотеку для автономной самооптимизации AI-агентов. Проект сразу занял первые строчки в бенчмарках SpreadsheetBench (96.5%) и TerminalBench (55.1%), обогнав все решения, которые инженеры собирали вручную.

В чем идея

Я работаю разработчиком. Каждый день пишу код, ревьюю PR, хожу на стендапы. Обычная жизнь в 2026 году — только за последние полтора года она изменилась сильнее, чем за предыдущие пять.

Многие помнят статью «Мошенники позвонили моему ИИ-деду. Он продержал их 31 минуту и записал всё». Статья быстро набрала популярность, плюсы и комментарии. К сожалению, позже выяснилось, что автор немного «пофантазировал» и описал гипотетический сценарий реализации ии-бота, за что справедливо подвергся критике.

Агент каждые пять минут тренирует небольшую модель, проверяет результат, оптимизирует её работу и продолжает цикл. За ночь (100 тренировок) ИИ выпускает самую мощную конфигурацию вашей модели.

Вишенка на торте — autoresearch содержит всего 630 строчек кода и запускается локально на одной GPU.

Что, блин? Ну да, теперь это так. Инженер-программист Александр Литепло подумал «А что, если создать сервис, где нейросети не только работают, но и могут нанимать людей на простые для нас, но пока невозможные для ИИ задачи, и за ИИ платят людям?»

Это open-weight LM, заточенная под кодинг-агентов и локальную разработку.

Что внутри:

Около 800K проверяемых задач + окружения, где код можно реально исполнять, а не просто генерировать текст.

Баланс эффективность / качество

Эту историю для моего блога рассказал Алексей Кривоносов

Год назад я начал использовать ChatGPT для работы. Занимаюсь загородным строительством — это основной бизнес. Также веду YouTube-канал компании. Нейросеть помогала генерировать сценарии, составлять контент-планы, оформлять технические отчёты.

Главное правило экономии - использовать квантованные модели. Форматы Q4 или Q5 уменьшают потребление памяти в разы, а качество падает незначительно.

Не запускай через тяжёлые ML-фреймворки без нужды. Для домашнего использования лучше подходят llama.cpp или Ollama - они выжимают максимум из CPU и RAM и не требуют мощной видеокарты.

Центры обработки данных, использующие искусственный интеллект, в 2026 году потребят около 1 050 тераватт?часов электроэнергии – столько же, сколько тратят крупнейшие мировые экономики вроде России или Японии. Об этом ТАСС сообщил генеральный директор фонда "Природа и люди" и программный директор клуба Vostok Сергей Рыбаков.

Уволили больше 1000 сотрудников, а само подразделение, которое за нее отвечало, переориентируют на создание гаджетов с ИИ, типа умных очков.

Озон и Вайлдберриз стали массово заполнять фейковые отзывы с ИИ-фотками. Некоторые из них настолько реалистичны, что отличить подделку от настоящего человека почти невозможно. На таких изображениях одежда выглядит безупречно — хотя в реальности может оказаться совсем другой.

Прогресс который мы заслужили

Это не просто игровая прогрессия, это продуманный трэк, на который ты можешь въехать на любой стадии развития.

Смесь развлечения и обучения имеет англоязычный термин, упоминать всуе не будем. В мире не существует подобного решения, кроме «Промт Разведки», хотя и она существует только в прототипе.

Недавно решил покопаться в локальных языковых моделях и наткнулся на новинку от Google DeepMind — Gemma 3 12B. Модель мощная, с открытой лицензией и, что особенно порадовало, спокойно запускается прямо на ноутбуке. Без серверов, клаудов и трат на аренду GPU.

Проект находится в активной разработке и уже умеет автоматизировать весь цикл: от планирования проекта до генерации кода. Всё построено на надёжных multi-agent workflow'ах с использованием LangGraph.

Что делает агент:

Понимает задачу и строит план

AI-архитектор анализирует требования и создаёт пошаговый план разработки.

MCP (Model Context Protocol) меняет то, как ИИ-модели и агенты взаимодействуют с инструментами.

1. Agentset MCP

https://github.com/agentset-ai/mcp-server

Быстрое создание интеллектуальных приложений на основе документов (RAG) с open-source платформой Agentset.

2. GitHub MCP Server

Хозяйка сняла на видео, как ее пернатый друг болтает с искусственным интеллектом, а бот, кажется, осознает, что говорит с птицей.

В 2025 году в играх появятся «автономные игровые персонажи», которые смогут не только помогать игрокам, но и адаптироваться к их тактике, реагируя на изменения ситуации. Это стало возможным благодаря технологии NVIDIA Avatar Cloud Engine (ACE), использующей генеративный искусственный интеллект для создания более живых и динамичных NPC.

К концу года их будет 1000. Основатель компании Чжихуэй Цзюнь работал инженером Huawei, занимался исследовательской работой в области ИИ. Новая компания привлекла 7 миллиардов юаней (около 95 миллиардов рублей) от китайского производителя автомобилей BAIC и других инвесторов.

Этот Python-скрипт задействует до трех моделей искусственного интеллекта: GPT-4o, Claude-3.5 и LlaMa 3, работающих вместе для решения ваших задач.

Роли моделей следующие: