NVIDIA опубликовала фреймворк для обучения самых сложных моделей

Речь о Megatron Core MoE — фреймворке для тренировки Mixture-of-Experts моделей(MoE). Именно такую архитектуру используют DeepSeek-V3, Qwen3 и тд.

Идея MoE в том, чтобы каждый раз задействовать всю модель, для каждого запроса активируется только часть экспертов.

MoE-модели создали новый класс инфраструктурных проблем, которые не решаются масштабированием старых методов. Нужна была новая архитектура параллелизма. Именно это и есть Megatron Core MoE.

Умение эффективно обучать MoE - это сейчас один из главных конкурентных рвов в ИИ. Не архитектура модели, не данные, а именно инфраструктурный стек.

NVIDIA открывает Megatron Core как open-source, но это не альтруизм, а способ сделать своё железо безальтернативным стандартом для всех, кто хочет тренировать модели следующего поколения.

Больше полезных материалов у нас на Patreon

Цукерберг купил Moltbook - соцсеть для ИИ-агентов, созданных в основном на базе OpenClaw

Сооснователи Moltbook, Мэтт Шлихт и Бен Парр присоединятся к подразделению Meta Superintelligence Labs(запрещена в России).

A OpenClaw стал частью OpenAI.

Meta не раскрыла детали сделки.

Платформа была запущена в конце января 2026 года как нишевый эксперимент. Это сайт, похожий на Reddit, где ИИ-боты обмениваются кодом, сплетничают о своих владельцах и взаимодействуют друг с другом.

Больше полезных материалов у нас на Patreon

Tencent разрабатывает платежного ИИ-агента для WeChat

Ранее мы опубликовали материал об инфраструктуре экономики агентов.

Tencent тайно разрабатывает ИИ-агента, интегрированного в экосистему WeChat, чтобы обогнать конкурентов: Alibaba, Qwen и ByteDance.

Tencent уже протестировал несколько внешних LLM, включая модели от Zhipu AI, Alibaba и DeepSeek.

Агент будет интегрирован с платёжной системой WeChat Pay, через которую ежедневно проходят миллиарды транзакций в Китае. Он сможет выполнять end-to-end процессы. Это часть тренда агентной коммерции в Китае, где ИИ-агенты не советуют, а завершают транзакции.

Больше полезных материалов у нас на Patreon

Google объявил о 2-х новых механизмах интеграции ИИ-агентов с Android-приложениями.

Google встраивает агентную инфраструктуру в саму операционную систему-это то, о чем мы пишем в нашем докладе здесь.

Метрика успеха меняется - раньше важно было заставить пользователя открыть приложение, теперь - выполнить его задачу.

Вот эти 2 новых механизма:

1. AppFunctions - по сути, MCP для мобильных устройств. Разработчики могут создавать самоописывающиеся функции, которые агентские приложения способны обнаруживать и вызывать через естественный язык. Например, через AppFunctions Gemini может автоматизировать задачи в категориях Calendar, Notes и Tasks на устройствах от нескольких производителей.

2. UI Automation - фреймворк, позволяющий ИИ-агентам работать с любым приложением, просто видя его интерфейс, как это делает человек.

Это сыграет огромную роль во всей мобильной экономике. Если агент может заказать пиццу или вызвать такси, не открывая приложение, роль App/Google Store как дистрибуционного канала начинает размываться.

Больше полезных материалов у нас на Patreon

А. Карпатый рассказал, как его ИИ-агент сам улучшает код обучения без человека

Он запустил агента-исследователя на 2 дня на небольшой модели. Агент автономно провёл ~700 экспериментов, нашёл ~20 улучшений, которые реально работают и переносятся на более крупные модели.

В итоге ключевой бенчмарк ускорился на 11% — с 2.02 до 1.80 часов.

Карпатый говорит, что офигел от результата и выложил упрощённую версию для всех, чтобы люди могли сами попробовать на 1 GPU.

Любой продукт с измеримым показателем и быстрой обратной связью станет тем, что агенты смогут оптимизировать для вас
и без вашего участия.

Главная мысль, которую он формулирует - скоро все крупные ИИ-компании будут так улучшать свои модели.

Больше полезных материалов у нас на Patreon

Стэнфорд и Принстон выпустили LabOS, где ИИ работает рядом с учёным в физической лаборатории.

Исследователь надевает AR-очки. ИИ видит то, что видит он. Каждые 5–10 секунд система анализирует происходящее и выдаёт обратную связь:

1. Следующий шаг протокола, предупреждение об ошибке, коррекция техники.

2. Нарушил стерильность, получил сигнал немедленно.

3. Перепутал время инкубации, система это заметит раньше тебя.

Архитектура состоит из трёх слоёв:

— LabOS — физический слой: AR/XR-очки, специально обученная VLM, роботы-коботы для рутинных операций

— OpenClaw — среда, которая загружает навыки и управляет выполнением задач

— LabClaw — библиотека из 206 готовых навыков для биомедицинских агентов.

3 реальных кейса уже есть.

Параллельно развивается MedOS - та же логика, но для клиники и хирургии.

• XR, коботы, автономное медицинское восприятие. Партнёры экосистемы - NVIDIA и Nebius.

• LabClaw работает как постоянно включённый агент.

Больше полезных материалов у нас на Patreon

Вот это обложка Time. Сразу видно, что ИИ - это больше, чем государство.

Time вынесли очень правильный тезис на обложку - тот, что мы указывали в этом посте.

Если вы не в курсе про конфликт Anthropic с Пентагоном и почему это важная история, то вам сюда и сюда.

А здесь о том, как разворачивается ситуация, кто поддерживает компанию Дарио Амодея.

Кто не поддерживает - так это, например, главный инвестор OpenAI - Джошуа Кушнер, брат родного зятя Трампа, вот один из твитов его.

Их фонд Thrive Capital (принадлежит Джошуа и Джареду Кушнерам) в феврале вложил ~ $1 млрд в OpenAI.
Но самое интересное, что они это сделали по оценке OpenAI в $285 млрд., хотя OpenAI уже вели переговоры по оценке $830млрд.

Вот такие финансовые стратеги :)

Как думаете, их лоббистский ресурс сможет перекрыть Anthropic?

Nvidia раздаёт агентов бесплатно. Вы понимаете, зачем?

NVIDIA выпустила опен сорс модель Nemotron - Super. У нее 120 млрд параметров суммарно, но активных при инференсе только 12млрд - суть всей истории: мощь большой модели при стоимости маленькой.

Щедро? На самом деле, это классический их манёвр.
Они уже делали это с CUDA. Бесплатный инструмент для разработчиков, а потом все пишут под их железо, а продажи GPU становятся безальтернативными. Теперь та же логика, но ставка - экономика ИИ-агентов. Еще они объявили, что потратят $26млрд в опен сорс.

Nemotron - Super решает 2 реальные проблемы агентных систем:

1. мультиагентные системы генерируют до 15x больше токенов, чем обычные чаты, и агенты постепенно теряют связь с исходной задачей.

2. большие рассуждающие модели слишком дороги, чтобы гонять их на каждом шаге агентного пайплайна.

Super отвечает на оба: гибридная архитектура Mamba-Transformer даёт контекстное окно в 1млн токенов при линейной стоимости, а Latent MoE активирует только нужных "экспертов" в нужный момент.

Но главное не в модели, а в стеке. Вместе с Super NVIDIA выпускает NeMo Gym (среды для обучения агентов), NeMo RL (reinforcement learning), собственный бенчмарк PinchBench, заточенный под OpenClaw. Кто строит агентов на этом стеке, тот постепенно думает об агентах на языке NVIDIA.

А нативная оптимизация под Blackwell делает остальное: на H100 работает, на B200 в 4 раза быстрее.

Открытый исходный код - это не конкуренция за пользователей. Это борьба за то, на чьём железе будет работать множество агентов.

Больше полезных материалов у нас на Patreon

Конкуренция за агентный, а не людской трафик началась - новая экономика строится

Криптобиржа Kraken, которая единственная имеет доступ к платежной системе ФРС выпустила открытый CLI (о том, что это будет в топе, мы писали ещё здесь) - инструмент, созданный не для человека, а для ИИ-агента в пайплайне.

Подключается к Claude, ChatGPT, Cursor, VS Code через MCP одной строкой конфига.

Чуть ранее Binance выпустил 7 AI Agent Skills, биржа OKX выпустила Agent Trade Kit, а Dune Analytics открыл MCP-сервер с доступом к данным 100 блокчейнов. OpenZeppelin - для аудита контрактов. И тд.

На прошлой неделе мы выпустили доклад об инфраструктуре ИИ-агентов, прочитайте его и примените в своей работе.

Если агент управляет портфелем, он выбирает биржу сам или его выбирает разработчик, который его написал? Борьба за ликвидность теперь частично ведётся на уровне инфраструктуры, вот тут подробный разбор всего стека.

Большая кибератака: ИИ-агент взломал внутреннюю ИИ-платформу McKinsey за 2 часа

Компания CodeWall запустила своего агента во внутреннюю ИИ-платформу McKinsey под названием Lilli. За 2 часа агент получил полный доступ к базе данных.

Ранее McKinsey построили своего корпоративного ChatGPT для 43 000 сотрудников. Туда были загружены все их исследования, клиентские проекты, стратегические документы за десятилетия.

И вот выясняется, что вся эта база данных была доступна без авторизации через дыру в API + можно было переписать инструкции самого ИИ так, что он начал бы давать неправильные советы, и никто бы не заметил.

Google закрывает дыру в торговом слое инфры экономики ИИ-агентов

Пока все рассматривают, как агенты будут платить и идентифицироваться, вот здесь подробнее.

Google тихо выложил на GitHub то, чего не хватало - протокол для интерфейса A2UI (Agent-to-User Interface) - открытый стандарт, позволяющий ИИ-агентам генерировать богатый UI(пользовательский интерфейс) прямо в ходе диалога.

Например, раньше агент мог ответить только текстом. Теперь с A2UI может ответить полноценным интерфейсом - формой бронирования, дашбордом с графиками, интерактивной карточкой, прямо внутри чата.

В нашем отчёте об экономике ИИ-агентов мы отмечали один из слоев - торговый, где инфраструктура агентов встречается с человеком. A2UI - первый ответ на вопрос, как именно это происходит визуально.

До этого агенты научились координироваться, платить, идентифицироваться. Но взаимодействие с пользователем оставалось текстом. Теперь агент может ответить полноценным интерфейсом.

Больше полезных материалов у нас на Patreon

Выпущен крупнейший открытый датасет для обучения computer use агентов

Команда Markov AI опубликовала на HuggingFace датасет из 48 478 видеозаписей экрана общим объёмом ~12 300 часов работы с профессиональным ПО.

Вуди Аллен, сними про это кино! Это комедия абсурда -
СТО Минобороны США жалуется на Claude, потому что ИИ слишком моральный, в отличие от него

Если вы не в курсе о конфликте между Anthropic с Минобороны, то вот ссылка.

Эмиль Майкл, CTO Министерства обороны США, сегодня заявил, что Claude загрязняет цепочку поставок ведомства, поскольку в модели есть моральные принципы, этика, у Claude есть своя конституция, собственная позиция, иначе говоря - характер и ценности. А им нужен ИИ без тормозов.

Ирония в том, что он жалуется на наличие у Claude того самого, чего у него самого, судя по риторике, нет - внутренней этической границы, которую нельзя купить или переговорить.

Его позиция - нельзя продавать ИИ Министерству и запрещать ему делать то, что нужно ведомству.

Он не может понять, что у Anthropic архитектурные решения, встроенные в модель на уровне обучения. Это не настройки, которые можно перещёлкнуть в договоре.

А в это время Claude продолжает работать у них же. Кафка отдыхает.

И самое смешное - скандал фактически стал лучшей рекламой для Anthropic. Claude взлетел на первое место в App Store. Люди проголосовали загрузками за ИИ с принципами.

Пока все строят ИИ-агентов в облаке, OpenJarvis переносит их на ваше устройство

Команда из Стэнфорда выпустила OpenJarvis - это опен - сорс фреймворк для персонального ИИ

Устанавливаешь на свой компьютер, выбираешь локальную модель (Qwen, Gemma, что угодно), и у тебя есть агент который разбирает почту, делает ресёрч, пишет код, присылает утренние брифинги - всё на твоей машине, данные никуда не уходят.

Облако подключается только, если задача реально сложная, как опция, не как основа.

Внутри 5 блоков: модель, движок (Ollama, vLLM, llama.cpp), агент, инструменты и самое интересное - петля самообучения.

При этом OpenJarvis - это не замена Ollama или llama.cpp. Он использует их внутри как движок. Это уровень выше - агентная логика, память, инструменты и обучение поверх локального инференса.

Система смотрит на то, как ты её используешь, и адаптируется под тебя. Локально. Через SFT, GRPO, LoRA. Твои данные не покидают машину даже для обучения.

В инструментах нативно MCP и A2A - оба протокола, за которыми сейчас идёт главная гонка в агентном стеке. 26+ каналов включая Telegram.

Это другая модель доверия. И, возможно, другая модель экономики агентов, где инфраструктура живёт не в ЦОДе, а у тебя на столе.

Больше полезных материалов у нас на Patreon

Это очень крутая вещь - венчуры готовы вложить $ в людей без стартапа и идеи

Entrepreneurs First - компания, которая инвестирует в людей, у которых нет стартапа, команды и даже идеи. Их ставка на очень амбициозных, нестандартно думающих людей.

Они придумали новый формат - что-то среднее между акселератором, фондом и институтом для основателей.

Они дают безвозмездный грант на жизнь, для команд, которые проходят инвесткомитет и едут в Сан-Франциско выделяют до $250К + кредиты от AWS, Stripe, OpenAI, GCP на сумму свыше $600,000.

Плюс сооснователь, менторы, офис, доступ к инвесторам Кремниевой долины.

Что просят взамен?
Они берут долю в компании. Конкретный процент зависит от программы и города. И программа очная и полная занятость.

Entrepreneurs First привлекли сейчас $200млн от основателей Stripe, экс- CEO Google, Джеффа Дина, Google DeepMind, Greylock - топовый венчурный фонд Кремниевой долины и др.

Больше полезных материалов у нас на Patreon

Скорость развития событий 10х: Morgan Stanley подал заявку на получение лицензии криптобанка. Гонконг выдаёт свои первые лицензии на стейблкоины. А Bloomberg и Kaiko внедряют данные финансовых рынков в блокчейн.

За месяц произошли такие крупные события, которые влияют на инфраструктуру финансовой системы.

Morgan Stanley строит собственную кастодию - это значит, что Coinbase Custody и BitGo скоро потеряют своего крупнейшего потенциального клиента. И следом подтянутся остальные: JPMorgan, Goldman.

Тем временем Гонконг переходит от регуляторной рамки к исполнению и выдает первые лицензии на стейблкоины.

В свою очередь Bloomberg и Kaiko закрывают одно из главных возражений институционалов: откуда берётся цена в смарт-контракте? Bloomberg решает проблему данных, а Kaiko ценовых оракулов. Лицензированные рыночные данные теперь ончейн.

Больше полезных материалов у нас на Patreon

Историческое событие - Китай одобрил 1-й нейроинтерфейс для продажи

Это очень мощный сигнал для всей индустрии. Китай обогнал США в нейротехнологиях, особенно на фоне государственной поддержки.

Отметим, что в апреле 2025 года, Precision стартап из США получил неполное одобрение на коммерческую деятельность, не как у китайцев, а только на электродный массив.

Китайский регулятор выдал компании Neuracle Technology разрешение на продажу нейроинтерфейса для взрослых пациентов с частичным параличом.

Что именно одобрено?
Название продукта примерно такое - Имплантируемая система компенсации функции движения кисти на основе нейроинтерфейса.

В систему входит:

1. Имплантируемый электродный массив (размещается над твёрдой мозговой оболочкой,а не проникает в кору)

2. Беспроводной приёмопередатчик сигнала (ECoG — запись с поверхности мозга через имплантированные электроды)

3. Беспроводное питание и связь (однократная имплантация, без внешних проводов и без необходимости менять батарею)

4. Пневматическая перчатка, которая физически помогает кисти сжиматься и разжиматься

5. ПО для декодирования сигналов мозга, клинического тестирования и управления

6. Хирургический набор для имплантации

Для кого предназначено?
- пациенты от 18–60 лет
- частичный паралич верхних конечностей из-за травмы шейного отдела спинного мозга
- Заболевание диагностировано >1 года назад, состояние стабильно ≥6 месяцев после лечения
- Руки не могут захватывать предметы, сохранилась хотя бы частичная функция в верхней части руки

Операция по имплантации занимает чуть больше часа, устройство рассчитано на долгосрочное использование.

Больше полезных материалов у нас на Patreon

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

Нейротехнологии

Китай одобрил 1-й нейроинтерфейс для продажи

ИИ-агенты, модели и инфраструктура

Карпатый рассказал как его агент улучшает код обучения без человека

Google выпустил A2UI — агент рисует UI сам

Внутреннюю ИИ-плаиформу McKinsey взломали за 2 часа — агент CodeWall получил полный доступ к базе данных через дыру в API.

NVIDIA выпустила опен - сорс модель Nemotron-Super

Китай манипулирует с помощью OpenClaw

MetaClaw — первый RL-слой для OpenClaw, агент учится на своих ошибках прямо в продакшне, без переобучения и участия человека.

Google выпустили 2 новых механизма для интеграции агентов с Android

Kraken CLI — инструмент не для людей, а для агентов

OpenJarvis — личный агент на твоей машине. Данные никуда не уходят. Облако только как опция.

LabOS — ИИ — агент работает рядом с учёным не в чате, а в реальной среде.

Цукерберг купил первую платформу, созданную специально для ИИ-агентов - Moltbook

Markov AI выпустили крупнейший датасет для computer use

NVIDIA выпустила Megatron Core MoE — фреймворк для обучения самых сложных моделей

SiliconMind-V1 — мультиагентная система, которая итеративно тестирует и дебагит аппаратные дизайны.

ИИ-инструменты и продукты

Databricks Genie Code — агент, который строит пайплайны, ML-модели, дашборды, дебагит сам.

Microsoft Copilot Health выпустил личного врача-аналитика. Подключаешь данные из 50+ носимых устройств и 50 000 больниц США, получаешь персональный медицинский анализ с рекомендациями.

Claude теперь строит интерактивные диаграммы прямо в чате без экспорта и сторонних инструментов.

Исследования и бенчмарки

Anthropic выпустил AuditBench — как проверить ИИ на честность

Новый прогресс в математике от Google - AlphaEvolve решил задачи для 5 классических чисел Рэмси, которые Эрдёш считал почти неприступными.

Рынок и экономика

Anthropic vs Пентагон, за Anthropic встали Джефф Дин и десятки инженеров Google и OpenAI

NVIDIA вложит $26 млрд в open-source. Ставка на экономику агентов.

Entrepreneurs First инвестируют в людей без стартапа и идеи.

Крипто и финансовая инфраструктура

Morgan Stanley подал заявку на лицензию криптобанка

Гонконг выдаёт первые лицензии на стейблкоины -
HSBC и Standard Chartered в числе первых.

Bloomberg и Kaiko переносят данные финансовых рынков в блокчейн

Токенизированные акции пробили $1 млрд — Ondo Finance держит ~58% рынка, xStocks — ~24%. Ранняя дуополия сложилась.

Больше полезных материалов у нас на Patreon.

Kimi становится DeepSeek 2. Самая обсуждаемая работа сегодня - Moonshot AI, разработчики Kimi, выпустили свежую работу Attention Residuals.

В обычных нейросетях каждый слой просто прибавляет своё к предыдущему. Всегда одинаково, вслепую.

Attention Residuals предлагает другое - пусть сеть сама выбирает, что взять из предыдущих слоёв и в разных пропорциях для разных входных данных.

Грубо говоря, они применили механизм attention не по горизонтали (между токенами), а по вертикали (между слоями).

Что это даёт на практике:

1. та же точность модели при в 1.25 раза меньших вычислениях

2. замедление инференса менее чем на 2%

3. лучшая стабильность обучения

Работает как замена без переделки архитектуры. Проверено на их собственной модели Kimi Linear (48B параметров).

Moonshot не гонятся за параметрами, они выжимают больше из той же архитектуры.

Банк Revolut передали торговлю ИИ-агенту. Теперь не знают, зачем им пользовательский интерфейс

Крипто подразделение банка - Revolut X на днях выложили кое-что интересное - MCP-интеграцию для своего торгового API. И сами же признались, что это сломало им всю дорожную карту их продукта.

Двое разработчиков из команды сделали это как побочный фан проект. Потом руководство увидело результат и начало задавать неудобный вопрос: а зачем вообще строить новые фичи в интерфейсе, если агент и так всё делает?

Глава продуктового крипто подразделения Revolut X за 30 минут собрал рабочую стратегию маркет-мейкинга с нуля, без подготовки, через Claude + MCP + их API.

Смысл в том, что MCP даёт агенту не просто доступ к API, а контекст - агент читает портфель, оценивает условия, принимает решения. Сложная торговая стратегия теперь - это промпт на человеческом языке. Барьер рухнул.

И вот тут интересно пересечение с тем, что мы разбирали в контексте экономики агентов. Revolut нащупал реальную проблему: если агент берёт на себя всё взаимодействие, что остаётся от традиционного UI?

Статичные экраны, которые команда строила месяцами, теряют смысл.
Google на это уже ответил — протокол A2UI позволяет агенту генерировать интерфейс прямо в диалоге. Не заранее написанный UI, а порождённый агентом в момент, когда он нужен.

Это торговый слой в стеке агентной экономики — точка, где инфраструктура агентов встречается с человеком. Агенты уже умеют координироваться, платить, идентифицироваться. Теперь учатся говорить с нами визуально на своих условиях.

Больше полезных материалов у нас на Patreon

Это фантастика ! Вы ничего лучше сегодня не узнаете - история о том, как ИИ помог разработчику создать персонализированную мРНК-вакцину для лечения рака у его собаки, которой оставалось жить всего несколько месяцев.

В Австралии живет Пол Коннингем, ИТ-предприниматель, специалист по данным и ИИ с 17-летним опытом в ML. Он сооснователь компании Core Intelligence Technologies. У него нет медицинского/биологического образования.

Его собака - Рози из приюта, он её взял в 2019 году в возрасте 8 лет.

В 2024 году у Рози диагностировали мастоцитарный рак — очень агрессивная и смертельная форма рака у собак. Обычная химиотерапия + операция замедлили рост, но опухоли не уменьшались. Ветеринары давали прогноз в несколько месяцев жизни.

Тогда Пол решил попробовать спасти собаку самыми современными методами. Он начал с ChatGPT: просто спрашивал чат-бота, какие есть варианты лечения неизлечимого рака, и постепенно пришёл к идее персонализированной вакцины.

Как именно всё делалось?

1. Пол попросил ChatGPT помочь составить план. Чат подсказал: нужно сравнить нормальную ДНК собаки и ДНК опухоли, найти мутации, и на их основе создать мишень для иммунотерапии.

2. Он взял образцы крови (нормальная ДНК) и биопсию опухоли и отправил в Ramaciotti Centre for Genomics при UNSW. Секвенирование обошлось ему в $3000.

3. Получил гигабайты сырых геномных данных. Сам написал пайплайны анализа, использовал алгоритмы, чтобы найти ключевые мутации.

4. Для предсказания структуры мутированных белков применил AlphaFold от Google DeepMind.

5. Сначала нашёл существующий иммунотерапевтический препарат от одной фарм-компании, но ему отказали в использовании по жизненным показаниям.

6. ChatGPT подсказал перейти к mRNA-вакцинам. Такие вакцины уже тестируют на людях, но для собак - фантастика.

7. Пол связался с учёными UNSW и они согласились помочь. Пол свёл все свои расчёты к полстраничной формуле — последовательности, которую нужно закодировать в mRNA.

8. Учёные синтезировали персонализированную mRNA и упаковали её в наночастицу для доставки.

9. Для введения собаке нужен был этический комитет и ветеринарный контроль. В Австралии на это ушло 3 месяца и 100 страниц документов. В итоге этику провели через Университет Квинсленда, где работает профессор Рэйчел Аллавена — специалист по иммунотерапии рака у собак. У неё уже была открытая этика на экспериментальные методы.

10. Вакцину произвели в UNSW, доставили холодовой цепью в Gatton.
- Первая инъекция — декабрь 2025 (Пол сам 10 часов вёз Рози на машине).
- Бустер — январь 2026.
- Третья планировалась на март 2026.

В результате самая большая опухоль (размером с теннисный мяч) на скакательном суставе уменьшилась примерно вдвое. Большинство остальных опухолей исчезли за недели.
Рози резко улучшилось самочувствие: стала энергичной, шерсть заблестела, начала бегать и даже перепрыгнула забор, чтобы погнаться за кроликом.
Это не полное излечение (рак был сильно запущен), но качество жизни сильно улучшилось, собака получила больше времени для жизни!
Одна опухоль не отреагировала, но Пол уже начал новый раунд секвенирования и работу над второй вакциной именно под неё.