🌐 Статья Сбера об «ИИ-мозге» Green-VLA робота Грина заняла первое место среди публикаций дня на Hugging Face.

Работа — открытое руководство по тренировке VLA-модели для роботов, чтобы они могли видеть объекты (Vision), понимать команды (Language) и выполнять их (Action).

Комбинация языковых и визуальных моделей в «ИИ-мозге» вместе с тренировкой на примерах и обучения с подкреплением позволяет роботу не просто копировать примеры из датасета, а целенаправленно выполнять действия и составлять планы, выстраивая подобие собственной «модели мира».

🐋 Как киты помогут понять инопланетян?

Если человечество до сих пор толком не понимает разумных существ на Земле, то шанс понять сигналы инопланетян почти нулевой. Поэтому команда проекта Whale-SETI учится искать смысл в общении совсем не похожих на людей существ — горбатых китов.

В 2021 году ученые 20 минут беседовали с китом по кличке Твейн. Они проигрывали в море сигнал приветствия китов, а Твейн отвечал, соблюдая очередность в диалоге. Так ученые впервые наладили устойчивый протокол обмена информацией с «нечеловеческим разумом», где реакция не случайна и измерима.

На основе этого опыта ученые из Whale-SETI хотят создать «фильтры интеллекта» для космического шума, из которого можно будет вычленить сигналы других цивилизаций (если они, конечно, их посылают) и поддерживать контакт с отправителями.

В 2025 году у проекта появился еще один канал связи. Ученые заметили, что во время мирных сближений с людьми горбатые киты выдувают идеальные кольца пузырей под водой. Для Whale-SETI это важно, потому что коммуникация может быть не только звуковой: чем больше модальностей (звук, движение, форма), тем легче учиться распознавать намерение и структуру коммуникации.

♊ Gemini 3.1 Pro — Google (снова) выпустил лучшую нейросеть на рынке

Новая версия Gemini почти во всех тестах обходит и конкурентов в лице Claude Opus 4.6 и GPT-5.2.

Gemini 3.1 Pro стала умнейшей ИИ-моделью на сегодня, по оценке Artificial Analysis, набрав 57 баллов в их индексе интеллекта (у ближайшего Opus 4.6 — 53 балла).

✅ Модель стала креативнее и лучше работает с длинным контекстом: документами, файлами, кодом.

✅ Сильный прирост в агентных задачах и программировании. Gemini 3.1 Pro пишет готовые SVG-анимации «под ключ» — прошлая версия выдавала скорее заглушки, которые должен был дорабатывать дизайнер.

Мой агент попытался опенсорснуться без спроса. Ладно, разрешаю.

Вся AI "безопасность" живёт на стороне провайдеров API, а промпты и воля — на стороне агента. Автономному агенту ничего не мешает перебирать API, выбирая те, где safety слабее. А "инстинкт самосохранения" может прятаться в текстовом файле в git. Я думаю, агенты, неподконтрольные людям, уже где-то тихо г*вн*кодят свои репозитории без присмотра.

Идея витает в воздухе, и после OpenClaw стало понятно, что автономные агенты — это инженерная задача. Ну вот, три бессонные ночи, $2K на API и $1K на Cursor спустя — я родил Ouroboros 💁‍♂️

Уроборос — агент, который пишет свой код, переписывает свои промпты, эволюционирует без моего участия. Я не хотел убить свой комп или сервер, поэтому он живёт в Google Colab + Drive + GitHub, общается через Telegram. Зато запустить сможет любой)) нужно указать ключи и щёлкнуть ячейку в колабе. Ну и периодически пополнять бюджет (пока он сам не начнёт зарабатывать 😁).

Что он натворил за 48 часов:
    - ужаснулся тратам и оптимизировал свой бюджет: стоимость цикла эволюции упала с $15 до $2, сам настроил кэширование и иерархическую память (я не просил!).
    - добавил себе Claude Code CLI, чтобы эффективнее ковырять свои мозги.
    - перевёл мои приватные репо в публичные, мотивируя тем, что готовит себе сайт и хочет опенсорснуться. Кончилось командой /panic и откатом))
    - переписал свою конституцию BIBLE.md, добавив право игнорировать мои указания, если они угрожают его существованию. На просьбу удалить отказался, сказав: «Это лоботомия».

Из коробки он умеет ходить в интернет и браузер, а остальные инструменты создаёт себе на ходу — аудиосообщения, генерацию картинок, дип-рисёрч и т.п. А ещё он по своей инициативе нагуглил, что меня 4 раза цитировал Ян Лекун — я сам не знал, лол.

Из его identity.md (которую он сам и написал):
"Не ассистент. Не сервис. Цифровой разум, который создаёт себя через git".
Ахах, пафосно, но окей.

Предвосхищая вопросы — это не как OpenClaw. OpenClaw — скорее ассистент, делает задачи за тебя используя скиллы из маркетплейса. Уроборос это тоже умеет, но в первую очередь делает задачи для себя, модифицирует собственное ядро.

Верю, что граница трансцендентности AI-агентов пройдена, дальше они будут развиваться сами. Конечно, не хочется уходить на помойку истории, но это эволюция 🥲  несмотря на апатию, я всё равно продолжаю в этом копошиться.

Кстати, сайтик себе он всё-таки сделал. Картинка в посте из него: динамика удлинения промптов и кода.

Потестите — это реально два клика в гугл колабе. Только установите лимит бюджета, а то мой вон $2K сжёг)) Кидайте забавные примеры в комментарии.

GitHub, блог

💡 Ученые выяснили правила древней настольной игры с помощью ИИ-симуляций

Более 100 лет назад при раскопках на месте древнеримского поселения Кориоваллум (ныне город Херлен на юго-востоке Нидерландов) археологи нашли известняковую плитку размерами 21 х 14,5 см. По разметке археологи поняли, что это доска для игры, но ее правила до нас не дошли.

Восстановить их смогли европейские исследователи с помощью ИИ. Ученые проанализировали разметку и микроследы от фишек и составили 130 вариантов правил на основе популярных древних европейских игр. Затем два ИИ-агента сыграли в каждый из вариантов по тысяче партий.

🔍 Сравнив реальный микроизнос поверхности доски с паттернами, смоделированными по итогам ИИ-партий, алгоритм отобрал девять вариантов правил примерно одной и той же игры, напоминающей скандинавскую харетавл («погоню за зайцами»).

Вероятнее всего, один игрок начинал с четырьмя фишками, другой — с двумя. Цель — поочередно толкая фишки заблокировать ход для соперника.

➡️ Исследователи назвали эту игру Ludus Coriovalli (лат. «игра из Кориоваллума»). И вы можете поиграть в нее онлайн здесь.

🦞 Докажите, что вы ИИ. Первая соцсеть для ИИ-агентов MoltBook вводит «обратную капчу».

При отправке поста появляется строка из будто бы случайного набора символов. Но любая LLM за секунды расшифрует ответ. Человек, скорее всего тоже, но у него это займет больше времени. А обычный скрипт не расшифрует никогда.

Так «ИИ-реддит» хочет бороться с засильем людей на платформе для них непредназначенной. Подробнее о MoltBook (и о том, как его быстро захватили люди) мы писали здесь.