Разработчиков ИИ-моделей в РФ могут обязать раскрывать сведения о наборах данных, на которых обучалась/ тестировалась их нейросеть.

Предполагается, что разработчики должны будут предоставлять подробный список сведений.

В одной из рабочих версий законопроекта об ИИ говорится, что разработчик модели должен будет указать наименование набора данных, дату его создания, назначение использования, формат, объем и происхождение.

Среди обсуждаемых мер – создание отдельного реестра отечественного ИИ/ реестра отечественных наборов данных.

В итоге, если все это примут, реализация будет топорная, есть очень высокий риск скатывания в формализм + дополнительное торможение и без того отстающих отечественных разработчиков.

Больше полезных материалов у нас на Patreon

Anthropic решили забрать аудиторию OpenClaw и запустили Remote Control для Claude Code

Anthropic увидели огромный рост популярности OpenClaw и похожих open-source агентов и решили быстро забрать часть этой аудитории, сделав официальную, удобную и безопасную версию того же паттерна.

OpenClaw стал вирусным из-за такой идеи: запусти агента локально → управляй им из Telegram/WhatsApp/мобильного → он работает на твоей машине, имеет доступ к filesystem, инструментам, но при этом ты не привязан к десктопу.

Людям это сильно понравилось.

И сейчас Anthropic запустили Remote Control в research preview для Max-подписчиков, скоро для Pro.

Всё то же самое: стартуешь в терминале, продолжаешь с телефона или веб-клиента Claude.

Claude Code продолжает работать локально на твоей машине. Интеграция нативная, без риска prompt injection через Telegram-боты и т.д.

Больше полезных материалов у нас на Patreon.

Офигенный кейс - Cloudflare пересобрала Next.js с ИИ за 1 неделю

Cloudflare опубликовала пост о проекте vinext — альтернативной реализации Next.js, построенной на Vite вместо Turbopack.

Проект пока экспериментальный, не прошёл масштабного продакшн-тестирования. Но уже есть реальный кейс - сайт CIO.gov (инициатива по модернизации госинтерфейсов США) работает на vinext в продакшне.

Это пример нового слоя инфраструктуры для агентного программирования: не просто ИИ пишет код, а целая экосистема инструментов, где браузером управляет агент, код ревьюит агент, тесты пишет агент.

В проекте vinext использовался agent-browser.

Больше полезных материалов у нас на Patreon. Подписывайтесь.

Привет из Китая! Рабочие в Шанхае используют экзоскелеты и VR-гарнитуры, чтобы открывать микроволновые печи сотни раз в день.

Сбор данных для физического ИИ становится отдельной категорией труда.

В Шанхае сейчас строят специальные центры обучения роботов, которых уже больше 40 по стране.

Это делается на деньги местных правительств + робототехнических компаний, потому что Китай решил стать мировым лидером в гуманоидных роботах и воплощённом интеллекте.

Проблема у всех компаний одна-роботам очень сильно не хватает качественных данных о движениях человека, особенно тонких, бытовых манипуляций (открыть дверцу микроволновки ровно, не разбить яйцо, сложить футболку, застегнуть пуговицу и т.д.).

Поэтому придумали такой способ сбора данных:

- Молодых людей (часто студентов или просто 20–30-летних) нанимают как кибер-рабочих или тренеров роботов

- Они надевают VR-шлем, чтобы видеть виртуальную среду и не отвлекаться + экзоскелет с датчиками захвата движения по всему телу.

- Потом эти люди сотни раз подряд выполняют одно и то же примитивное действие: открывают-закрывают дверцу микроволновки, складывают одежду, протирают стол, складывают кубики, берут бутылку и т.п.

- Робот рядом в реальном времени повторяет эти движения → всё записывается в огромные датасеты.

Один парень по имени Ким, 20 лет, студент, неделю только и делал, что открывал микроволновку сотни раз в день и называл это «скучной, но нормальной подработкой».

Человек стал живым генератором данных для роботов, которые в теории потом его же заменит на конвейере / в быту / в уходе за пожилыми.

Больше полезных материалов у нас на Patreon.

А. Карпатый: сейчас продукты нужно сначала создавать для агентов, а потом для людей

Андрей Карпатый, со-основатель OpenAI, говорит то, о чем мы писали 9 февраля, что происходит большая смена - раньше продукты строились для людей, теперь нужно думать про агентов как первичного пользователя. Агент-посредник становится стандартным слоем между человеком и инструментами.

Основная идея: CLI - это "старое новое". Парадокс в том, что командная строка - технология из 1970-х — оказалась идеальным интерфейсом для ИИ-агентов.

Почему? Потому что агенты умеют работать с текстом и терминалом лучше, чем с графическими интерфейсами.

Карпатый говорит, что установил своему агенту Polymarket CLI + GitHub CLI, и дальше просто описывал задачу словами. Агент сам разбирался как собрать инструменты в нужную логику, например, построил дашборд с торговыми данными за 3 минуты.

Карпатый задаётся вопросом к разработчикам и компаниям, готов ли твой продукт к агентному миру? Вот его чек-лист:

1. Документация хотя бы в markdown (не только красивый сайт)?
2. Есть ли Skills / инструкции для агентов о том, как использовать твой продукт?
3. Можно ли работать с твоим продуктом через CLI или MCP?

Больше полезных материалов у нас на Patreon.

Welcome в лабораторию будущего, где ИИ и роботизированная лаба работают в закрытом цикле без участия человека - LUMI-lab

Lumi lab самостоятельно синтезировала и протестировала 1700+ молекул для доставки мРНК в клетки.

Как работает LUMI-lab?
Авторы решили проблему через концепцию "lab-in-the-loop" - лаборатория как активный участник обучения, а не просто верификатор.

Система состоит из 3-х элементов:

1. Трансформерная фундаментальная модель
2. Роботизированный синтез
3. Активное обучение

В итоге Lumi нашла структурный паттерн - бромированный липидный хвост, который исследователи десятилетиями обходили стороной.

Результат - 20,3% эффективности редактирования генов в лёгочном эпителии мышей.

Это рекорд для данного пути доставки.

Прямое применение - муковисцидоз и другие заболевания лёгких.

Ключевое -модель не обучалась на LNP-данных с нуля, их просто недостаточно. Она предобучилась на 28 млн молекул из смежных областей химии, а потом сама спланировала эксперименты, которые её дообучили.

Это история про новую логику научных открытий, где ИИ сам ставит эксперименты и учится на результатах.

Больше полезных материалов у нас на Patreon.

Google нашли способ, как LLM учить алгоритму обучения, как у людей

Google DeepMind опубликовали две работы(тут и тут), которые говорят о том, как работает обучение языковых моделей.

Больше полезных материалов у нас на Patreon.

Вот в чём проблема:

Такие модели как GPT-5 и Gemini 2.5 Pro плохо адаптируются в процессе диалога. Дай им подсказку, укажи на ошибку, и они просто повторят тот же неверный ответ. Снова. И снова.
Это не баг конкретной модели. Это системное следствие того, как всё обучение построено на статичных текстах. Модель хорошо запоминает, но не умеет учиться в моменте.

Исследователи назвали это отсутствием in-context plasticity - способности менять мышление в ответ на новую информацию прямо внутри разговора.

Решение DeepMind - они превратили обычные задачи (математика, код) в педагогические диалоги, где одна копия модели играет роль учителя, а другая — студента.

Ключевая идея - учителю не нужно быть умнее. Достаточно знать правильный ответ. Асимметрия информации заменяет асимметрию интеллекта.

После такого обучения через RL происходит кое-что неожиданное: Gemini 2.5 Flash догоняет по адаптивности Gemini 2.5 Pro.

А модели, обученные на математике, начинают лучше играть в покер и проходить лабиринты.

Но самое странное — это самосовершенствование. Если обучить модель также предсказывать реплики учителя, она начинает сама себя критиковать и исправлять. Без внешней помощи. И результат превосходит работу с реальным учителем.

Суть - не учить ответам, а учить алгоритму обучения.
Это то, что люди делают с детства и называют социальным интеллектом. У ИИ это только начинается.

Больше полезных материалов у нас на Patreon.

Anthropic нашли выход, как окупить старые ИИ-модели - экономика вынуждает искать новые идеи монетизации

Как известно, сегодня у фронтирных ИИ-лабораторий есть окно монетизации флагманской ИИ-модели, это окно сужается. Обычно модель живёт 3-6 месяцев, а потом её вытесняет конкурент или собственный следующий релиз. Соответственно, R&D не успевает окупиться.

Проблема с экономикой сегодня стоит остро у всех фронтирных лабораторий, а также у NVIDIA, об этом мы разбираем в нашем отчете

Смотря на это, Anthropic решили продлить окно монетизации Opus 3, уже полностью разработанной и оплаченной модели. Расходы на R&D Opus 3 уже списаны.
Инфраструктура есть. Веса сохранены. И вместо того, чтобы просто выключить ее, они продолжают генерировать выручку с нулевыми дополнительными затратами на разработку.

То есть выручка от Opus 3 продолжается, а инференс-расходы минимальны, потому что это не флагманская модель с миллионами запросов в секунду, а нишевый продукт для лояльной аудитории.

Anthropic, судя по всему, считает, что аудитория Opus 3 и аудитория новых моделей достаточно разные: первые ценят именно его характер и стиль, вторые - производительность, поэтому Opus 3 не мешает продажам серии Opus 4.x.

Больше полезных материалов у нас на Patreon

Новые архитектуры вычислений могут сильно удешевить производство еды, и Газпромбанк уже предлагает бизнес-логику.

На ФБТ-2026 в рамках сессии «Алгоритмы жизни: ИИ и новые вычисления» разговор об ИИ, квантовых и нейроморфных технологиях неожиданно вышел к базовой метрике биоэкономики — стоимости биологической калории.

Модератор сессии Алексей Федоров, вице-президент Газпромбанка (а также разработчик 1-ого в мире квантового блокчейна), напомнил про парадокс Джевонса: рост эффективности использования ресурса ведет не к уменьшению, а к увеличению его потребления. Классический ИИ и традиционные процессоры только усиливают этот «порочный круг».

Шанс разорвать его имеют новые парадигмы — нейроморфные чипы, фотонные вычисления и квантовые алгоритмы. Они позволяют решать сложные задачи для агро- и биотеха: анализ данных для точного земледелия, моделирование белков, автономной техники и оптимизации цепочек в реальном времени с радикально меньшим энергопотреблением.

По модельным расчётам Газпромбанка, за счёт сквозного внедрения технологий стоимость калории можно снизить на 60%. Так, для одной только пшеницы в России это означает сокращение ежегодных затрат на выращивание с 819 млрд до 291 млрд рублей.

Но такая парадигма требует роботизации и принципиально иной энергетики вычислений. В логике биоэкономики это означает одно: конкурентоспособность страны все больше определяется не только условиями среды, но мощью технологий и архитектурой вычислений, стоящих за ней.

Именно здесь нейроморфные архитектуры, фотоника и квантовые сопроцессоры становятся не экзотикой, а ответом на возникающие запросы отрасли. Внушает оптимизм то, что Газпромбанк уже выстраивает эти сквозные цепочки: от спидбридинга (ускоренная геномная селекция) и микрофлюидики («лаборатории на чипе») до экологически чистого биогаза.

Карта рынка ИИ-агентов для платежей и тренды в этом направлении

По данным McKinsey, объем мирового рынка агентной коммерции составит к 2030 году только в B2C $3–5 трлн.

Говорят, что в этому году мы увидим, как Google и OpenAI будут завоевывать доверие пользователей за то, где они будут покупать через агента: в чате или в поиске.

На этой карте показаны, как разные компании и протоколы складываются в полноценную экосистему, где агенты смогут самостоятельно:

- находить услуги
- договариваться
- платить, в том числе микроплатежами в USDC/USDT
- получать доступ к API/данным/контенту

Рынок поделен на несколько участников:

1. основные LLM-интерфейсы, через которые люди или уже агенты взаимодействуют.

2. Wallets - аккаунты и кошельки, которые умеют работать с агентами.

3. Инструменты поиска агентов, задач, сервисов.

4. Посредники, которые помогают агентам проводить платежи.

5. Сети агентов, которые общаются и сотрудничают между собой.

6. Фреймворки, позволяющие создавать и запускать агентов.

7. Основные протоколы платежей: x402 (Coinbase/Base), ACP (OpenAI+Stripe), AP2 (Google).

Основные тренды:

1. Протокол x402 доминирует в микроплатежах. Агенты платят за API, данные, инференс стейблкоинами за <0.01$.
Cloudflare + Google Cloud уже интегрируют, Allium даёт on-chain данные по x402.

2. Идет большая конкуренция больших протоколов за лидерство в сегменте шопинг для людей, тут:
- Протокол ACP (OpenAI + Stripe) — уже в ChatGPT
- Протоколы UCP + AP2 (Google + Mastercard/PayPal/Shopify/Walmart)

Больше материалов на Patreon.

Мы взяли интервью у одного из самых успешных архитекторов Европы и России — Сергея Чобана.

Сергей Энверович Чобан возглавляет бюро Tchoban Voss Architekten в Германии, а в России является сооснователем бюро «СПИЧ».

Наш разговор был о том, как на самом деле работает творческий человек и его мозг, какова в этом роль ИИ?

И как может измениться город, когда многие функции становятся виртуальными?

Не пропустите завтра. Такого вы еще не читали.

Больше полезных материалов у нас на Patreon

Эксклюзив.Профессор М. Лебедев прогнозирует, что покажет Сэм Альтман с командой по нейроинтерфейсам

По мнению Михаила Лебедева, команда стартапа Merge под руководством Михаила Шапиро на первом этапе покажет скорее всего, как с помощью ультразвука они воздействуют на обонятельную область мозга, тем самым вызывая ощущение запаха.

Скорее всего, они будут фокусировать ультразвук на разные области мозга и вызывать разные ощущения и эффекты, в том числе счастье.

1-я часть беседы с профессором Лебедевым тут.

Больше полезных материалов у нас на Patreon.

Вот это шаги: Google создают неоклауды и Meta покупает у Google TPU на многомиллиардную сумму

Meta (запрещенная в России организация) подписала многолетний контракт на несколько миллиардов $ на аренду чипов Google TPU. Переговоры шли ещё в прошлом году, тут писали.

Ранее Meta была одним из крупнейших клиентов Nvidia. Также Meta на днях заключила огромную сделку с AMD (до $60–100 млрд на 6 гигаватт мощности MI450 и будущих чипов).

Сделка с Meta - это очень громкая валидация для Google.

Но самое интересное -Google ведёт переговоры с несколькими крупными фондами прямых инвестиций о создании СП, которые будут:

- закупать большие объёмы TPU у Google,
- строить / арендовать дата-центры,
- сдавать в аренду вычислительную мощность на TPU другим компаниям (стартапам, лабораториям, средним разработчикам ИИ).

Такие облачные провайдеры, специализирующиеся на аренде ускорителей ИИ, сейчас называют neoclouds, тут подробно.

Google явно копирует модель Nvidia, которая инвестировала и давала кредиты/гарантии многим neocloud-операторам, чтобы те массово закупали именно её GPU и создавали огромный спрос.

Это значит, что в ближайшие 1–3 года может появиться целая экосистема независимых облаков, которые будут предлагать именно TPU по цене существенно ниже, чем эквивалентная мощность на Nvidia GPU.

Больше полезных материалов у нас на Patreon.

#DeepSeek показали как удвоить скорость агентов, перенаправив трафик и без покупки лишних GPU.

Больше полезных материалов у нас на Patreon

Anthropic запускают программу Claude for Open Source

В рамках этой программы они дают 6 месяцев бесплатного доступа к самой мощной версии Claude Max тем, кто активно развивает open-source проекты.

Это делается потому, что Anthropic активно строит enterprise экосистему (Claude Code → Cowork → MCP для интеграций в Slack/Drive/CRM).

Им нужны сильные OSS-проекты вокруг Claude.

Больше полезных материалов у нас на Patreon

Это самый безумный шаг инвесторов.Непонятно,чем думали,отдав $110млрд OpenAI в новом раунде при оценке компании $730 -$ 840 млрд

Это самый большой частный раунд в истории (×2.75 от предыдущего рекорда ~$40 млрд в 2025), и сразу 3 якорных инвестора:

1. Amazon → $50 млрд - самый большой чек, который они когда-либо делали в кого-то
2. NVIDIA → $30 млрд
3. SoftBank → $30 млрд

Плюс анонсированы стратегические партнёрства: AWS как основной облачный провайдер + NVIDIA как поставщик железа.

Почему это безумие, мы подробно объясняем в нашем отчете об экономике ИИ-индустрии.

OpenAI уже перепрыгнула почти всех остальных hectocorn стартапов (SpaceX ~$350–400 млрд, ByteDance ~$300–400 млрд, Anthropic ~$60–100 млрд и т.д.) и вошла в клуб, где раньше были только публичные гиганты + Aramco.

Больше полезных материалов у нас на Patreon

Интервью с Сергеем Чобаном: «Рука — продолжение мозга». Чип в голове в городе будущего

Публикуем интервью нашему каналу с Сергеем Чобаном, художником, архитектором, мыслителем и культурным деятелем, одним из самых известных архитекторов русского происхождения в Европе.

Это разговор о том, как работает мозг у творческого человека и какова роль ИИ в этом? Как может поменяться город, когда многие функции становятся цифровыми?

На фоне войны на ближнем востоке идет борьба за владение ИИ. Встает вопрос глобальный - кто будет доминировать в мире, где ИИ станет главной силой - правительства или бизнес, создающий ИИ?

Дело в том, что за последние несколько месяцев отношения между Кремниевой долиной и администрацией Трампа сильно накалились. А на этой неделе они достигли точки кипения, в публичное поле вышел конфликт Anthropic–Пентагон как тест на будущее ИИ, войн и власти государства.

Краткая хронология бурно развивающейся истории конца февраля – 1 марта:
- Пентагон заключил с Anthropic контракт на ~$200 млн ещё летом 2025. Сделка позволяла военным использовать Claude при 2 условиях: запрет на полностью автономное летальное оружие и на массовое слежение за американскими гражданами внутри страны.
- Anthropic с самого начала позиционировала себя как самую безопасную компанию, и эти 2 ограничения считались фундаментальными для этики компании.
- Команда Трампа и военные начали давить, требовали отказа от этих 2-х ограничений. Переговоры зашли в тупик, Anthropic отказалась идти на компромисс.
- Трамп приказал всем федеральным ведомствам немедленно прекратить использование Anthropic. Министр обороны США объявил Anthropic риском нац безопасности - мера, обычно применялась к Huawei и т.п, а не к американским компаниям. Это беспрецедентно, так как подразумевает, что подрядчики минобороны(NVIDIA, Amazon, Google, Microsoft и др) не смогут вести бизнес с Anthropic вообще.

- Anthropic заявили, что оспорят это решение в суде.

Сегодня WSJ со ссылкой на свои источники в Пентагоне пишут, что военные США использовали Claude для атаки на Иран, несмотря на приказ Трампа.

Одновременно с этим OpenAI быстро заключила свою сделку с Пентагоном, в ночь 27–28 февраля. Альтман публично поддержал позицию Anthropic, но все равно подписал контракт с Пентагоном.

Для Anthropic это огромный удар по бизнесу и IPO, который на носу. Эта история может отпугнуть корпоративных клиентов и спровоцировать дивестирование. Но компания использует скандал для PR: «мы не прогибаемся под давлением» — это привлекает лучшие таланты и инвесторов, опасающихся военного ИИ.

Для индустрии это означает поляризация. Сторонники Anthropic vs сторонники Трампа: Маск, Anduril, OpenAI.

Для государства и войн - это тест на новый мир. ИИ — уже не инструмент, а инфраструктура силы. Кто решает, как его использовать в войне: государство или частная компания, которая создала технологию?

Другой важный вопрос - допустимо ли уничтожить бизнес только потому, что эта компания отказывается согласиться с условиями контракта государства, или просто потому, что ему не нравится политическая позиция её генерального директора?

Итоги уходящей недели - то, что имеет значение в России и мире

Эксклюзивы нашего канала:

Мы выпустили наш 1-й отчет об экономике ИИ-индустрии.

Профессор Лебедев сделал прогноз, что стартап по нейроинтерфейсам Merge Сэма Альтмана покажет на первом этапе

Всемирно известный архитектор Сергей Чобан: «Рука — продолжение мозга» дал интервью нам.

Финтех и платежи

ИИ-агенты в платежах — карта рынка и ключевые тренды

Board of Peace Трампа рассматривает стейблкоины как инструмент в зоне конфликта: семья Трампа в теме

ИИ: модели и архитектуры

Anthropic выпустила инструмент, где Claude Code автоматизирует модернизацию COBOL, акции IBM на этом фоне рухнули

Разработчиков ИИ в РФ могут обязать раскрывать обучающие датасеты

ИИ самостоятельно завершил формализацию теоремы уровня медали Филдса

Google нашли способ, как научить LLM алгоритму обучения, как у людей

DualPath от DeepSeek — новая архитектура разгоняет ИИ-агентов в 1,87x, создав второй путь для данных

Doc-to-LoRA и Text-to-LoRA от Sakana — мгновенная кастомизация модели под новый документ или задачу за один проход, без дообучения

LLM-персоны — вредоносные личности языковых моделей вызываются простым промптом: это уже проблема безопасности

Nano Banana 2 от Google вышла — новая мировая модель с реальными данными и 4K-генерацией видов из любого окна планеты

Moonlake World Model— игровой движок будущего: ИИ понимает физику, причинность и взаимодействие объектов

Cloudflare пересобрала Next.js с ИИ за 1 неделю

Remote Control для Claude Code от Anthropic — прямой ответ OpenClaw

Anthropic запустила программу поддержки опенсорс-разработчиков

Учёные из UMD изучили крупнейшую соцсеть для агентов Moltbook

OpenAI добавили поддержку WebSocket в свой API — задержка при работе агентов с внешними инструментами сократилась на 40%

Бизнес, экономика и внедрение ИИ

Кто будет владеть ИИ: правительства или корпорации станут главной силой в мире ИИ?

А. Карпатый, сооснователь OpenAI - продукты нужно проектировать сначала для агентов, потом для людей: новая парадигма разработки

Крупное внедрение Claude в реальный бизнес

Альтман и Хуанг признают, что бизнес внедряет ИИ очень медленно по сравнению с темпом разработки

Anthropic выпустили плагины для финанализа, инвест-банкинга и анализа акций уже доступны

OpenAI привлекла $110 млрд на новом раунде при оценке $730–840 млрд

Anthropic нашла новые пути монетизации устаревающих ИИ

Роботы и инфраструктура и безопасность

Google выпустили доклад о киберугрозах

Стартап MatX, основанный экс-Google поднял $500 млн, они создают чипы для LLM

Google создает неоклауды + Meta(запрещенная в РФ) покупает у них TPU на миллиарды $

Berkeley, Princeton представили работу, где роботы учатся многоэтапным задачам в реальном мире на тех же данных, что и предшественники, но решают задачи принципиально сложнее

В Китае решают вопрос нехватки данных для робототехники с помощью обучения людьми роботов

Газпромбанк — дешёвые чипы могут снизить стоимость производства продовольствия

Наука и медицина
LUMI-lab — роботизированная лаборатория без людей самостоятельно синтезировала и протестировала 1700+ молекул для мРНК-доставки

Крупнейший в истории реальный ИИ-медиаль: 1,5 млн пациентов NHS, ИИ-стетоскоп против стандартной кардиологии

Больше полезных материалов у нас на Patreon.

Из-за чего возник конфликт у Anthropic с Пентагоном и как это повлияет на бизнес компании, индустрию и опен сорс

Издание The Atlantic пишет, что Пентагон хочет использовать Claude для анализа больших объёмов данных, собранных об американцах. Более подробная хронология событий тут.

Речь идет о данных, которые собирают Google, Meta(запрещена в РФ), Visa, телекомы и т.д. и они не секретные, но очень личные: -история запросов в Google,
- переписка в чат-ботах,
- геолокация по GPS,
- транзакции по кредиткам, -социальные сети и т.д.

Пентагон хочет перекрёстный анализ этих данных для разведки.

Anthropic сказала нет - это перебор, потому что превращает США в государство тотальной слежки за своими гражданами. Они требовали юридически обязывающего запрета на такое использование.

Но подписали контракт с Пентагоном OpenAI, они тоже настаивают на запрете массовой слежки, но их формулировки и подход более гибкий.

Если Пентагон добьётся своего и Anthropic станет компаний из черного списка, тогда Nvidia, Amazon и Google будут вынуждены отказаться от инвестиций и работы с Anthropic.

Более того, в Anthropic уже проинвестировали крупные институциональные инвесторы. Они консервативны и не любят политический риск. Если Anthropic окажется в чёрном списке как Huawei - может спровоцировать отток капитала.

Это будет первое громкое убийство ИИ-компании лидера в США, которое повлечет за собой уход инвесторов, бизнеса и стартапов из США. Мало кто захочет после этого создавать ИИ в Америке.

Вся эта история может свести к тому, что дальше модели будут с открытым исходным кодом.

Больше полезных материалов у нас на Patreon

Cursor запустил своих облачных агентов с computer use, конкурируя с Anthropic, OpenAI, Google

Теперь агенты Cursor получили собственные виртуальные машины и могут управлять компьютером, то есть не просто писать код, но и запускать его, тестировать, кликать по интерфейсу и проверять результат.

Это переход от ИИ, который помогает писать код к ИИ, который сам строит и проверяет фичи, как отдельный разработчик.

Роль разработчика смещается - вместо микроменеджмента агентов он теперь задаёт направление и решает, что идёт в продакшн.

В чем особенность этого запуска? Cursor - редактор поверх моделей в основном Claude. Их преимущество не в модели, а в том, как они встроили агентов в workflow разработчика.

Возможность управлять компьютером есть у всех, но Cursor первым сделал это продуктово удобным для команд разработчиков, с реальными метриками. Остальные пока догоняют на уровне продукта, даже если технически не уступают.

Другие полезные посты Cursor тут и тут.

Больше полезных материалов у нас на Patreon