Свежая работа Google: больше агентов ≠ лучше.

Google DeepMind провели 180 экспериментов на GPT-5, Gemini и Claude и вот какие выводы:

1. Если один умный агент уже решает задачу на 45–50 % и выше — добавлять толпу других почти всегда ухудшает результат. Деньги и время на ветер.

2. Финансовый анализ, исследование рынка, due diligence — тут несколько агентов с оркестратором дают +80 % качества.

Один смотрит отчёты, второй — новости, третий — риски, четвёртый собирает всё в одну красивую картину. Работает шикарно.

3. Веб-поиск, сложная навигация по сайтам — небольшая команда из 3–4 агентов даёт +9–15 %. Больше не надо.

4. Долгое последовательное планирование, например, «собери дом в Minecraft шаг за шагом» или сложный код с кучей зависимостей, любые многоагентные системы портят всё на 40–70 %.

Лучше один сильный агент и не мешать ему.

5. Чем больше разных инструментов (поиск, код, базы, калькуляторы), тем дороже обходится общение между агентами — токены улетают на «привет, а ты что нашёл?» вместо реальной работы.

6. Самое крутое - Google сделали модель, которая по описанию вашей задачи предсказывает лучшую архитектуру с точностью 87 %.

_______
Источник | #blockchainRF
@F_S_C_P

-------
Поддержи канал подпиской
-------

Китайцы выпустили мегарепетитора для студентов и школьников — в Qwen появился режим Learn Mode, с которым можно выучить что угодно.

Под капотом Qwen3-Max — мощнейшая китайская модель. Работает также, как у ChatGPT — вместо того, чтобы прямо отвечать на ваш вопрос, ИИ будет подталкивать вас к тому, чтобы вы сами нашли решение.

Это бесплатно — пробуем.

Вот это бомба! Математика+ИИ+ блокчейн: стартап Math с помощью своего ИИ-агента Gauss формализовал ключевой компонент блокчейн системы

Стартап Math, созданный экс-сооснователем xAI, полностью формализовал доказательство безопасности протокола FRI — ключевого компонента STARK-систем доказательств с нулевым разглашением.

Работа выполнена на языке Lean 4 с помощью их автоформализационного агента Gauss.

FRI — это то, на чём держатся современные прозрачные ZK-системы. Без него не было бы ни StarkNet, ни множества других L2-решений.

Почему это важно?

Формальная верификация криптографических протоколов занимает месяцы ручной работы математиков. Gauss справился за дни. Это меняет экономику аудита — можно машинно гарантировать отсутствие ошибок в доказательствах безопасности, а не полагаться на peer review.

Для ZK-инфраструктуры это критично - одна ошибка в доказательстве и вся система скомпрометирована. Теперь есть инструмент, который делает такой аудит доступным.

_______
Источник | #blockchainRF
@F_S_C_P

▪️Генерируй картинки и видео в Mini App:
Flux + Veo 3 + Wan 2.2 + MidJourney v7 + другие