Тут школьники из Китая выпустили Mamba 3, пока вы работаете

Новая архитектура для ИИ Mamba-3 сегодня выпущена и принята на ICLR 2026.

Самое интересное, что впервые все авторы статьи - школьники!

Лид-автору по имени Guangyu Chen, 16 лет, он из Шэньчжэня.

Мы тут покопались на его сайте и вот, что нашли. Он начал с соревнований по программированию на Codeforces примерно в 12лет. Потом случайно наткнулся на репозиторий Flash Linear Attention на GitHub и всё, затянуло.

Его позвали в Kimi AI (Moonshot). Стажировка в Пало-Альто по интерпретируемости моделей. Стипендия Rhodes Trust. Летняя программа по рационализму в Англии.

На своём сайте написал, что его цель — найти архитектуры, которые меняют наклон кривых масштабирования.
Нашёл. В 16.

Кстати, в списке литературы Mamba-3 стоит Claude Opus 4.6. Школьник пишет архитектурную работу про будущее ИИ и пользуется при этом Anthropic. Что-то в этом есть, да?)

Про саму архитектуру тут читайте: там 3 изменения в ядре SSM

Google предложили 1-ю научно-обоснованную систему для измерения прогресса к AGI, опираясь на когнитивную науку, а не на случайный набор бенчмарков.

Сейчас индустрия оперирует бенчмарками типа MMLU, MATH, HumanEval. Все они измеряют отдельные навыки, но не дают целостной картины.

Они говорят вот вам 10 когнитивных способностей, которые определяют общий интеллект:

•Восприятие
•Генерация
•Внимание
•Обучение
•Память
•Рассуждение
•Метакогниция
•Исполнительные функции
•Решение задач
•Социальное познание

Также дали 3-х этапный протокол, как тестировать ИИ по этим способностям, с человеком как точкой отсчёта.

Одновременно они запустили хакатон на Kaggle «Measuring progress toward AGI: Cognitive abilities» и приглашают разработать оценки для 5 способностей, где разрыв в инструментарии наибольший: обучение, метакогниция, внимание, исполнительные функции и социальное познание.

Интересно, что из этого выйдет.

Больше полезных материалов у нас на Patreon

РБК, Коммерсантъ, Сбер, Дзен начали переваривать то, что мы написали 9 февраля: ИИ-агенты - это самая большая угроза и возможность для медиабизнеса за всю его историю.

Как мы отмечали ранее, ИИ-агент встаёт между изданием и читателем - меняет рекламную модель, выживут те, кто продаёт доступ к потоку данных, а не клики.

24 марта медиа соберутся, чтобы обсудить: как будет меняться рынок деловых СМИ и рекламы? Какие модели взаимодействия медиа и ИИ-агентов они предлагают? и др.

Вот это масштаб - Stripe выпустили протокол для оплаты ИИ-агентов между собой

Платёжный гигант выпустил сейчас Machine Payments Protocol - открытый стандарт для того, чтобы ИИ-агенты могли платить друг другу и сервисам напрямую без человека. Причём не агент платит за вызов, а агент открывает сессию и платит по потоку.

Visa уже внутри, Lightspark, Anthropic, OpenAI - все уже есть при запуске.

А знаете, что нас сильно радует - мы вчера выпустили разбор по агентной экономике на Patreon, где разбираем ровно этот слой, и мы прогнозировали это событие, и вот прошло меньше суток, и наш прогноз подтвердился.

Более того, мы прописали 6 направлений, куда стоит инвестировать свои ресурсы, потому что ниши не заняты.

Если хотите понимать глубоко, а не только поверхность или один слой экономики агентов и не только, то присоединяйтесь.

Google выпустил ИИ для вайб дизайна, теперь можно сделать пользовательский интерфейс промтом

Stitch генерирует интерфейсы из текстового промпта. Описываешь словами, что хочешь и получаешь готовый UI с кодом. Пока бесплатно.

Внутри бесконечный canvas, голосовое управление, агент который анализирует весь проект целиком и экспорт в код и Figma. Работает на Gemini 3.

А ещё интересно это в контексте кейса Revolut X, где был экзистенциальный вопрос: если агент делает всё через API, зачем вообще строить UI?

Google ответил на это протоколом A2UI - агент генерирует интерфейс прямо в диалоге, в момент когда он нужен, а не заранее.

Получается Stitch и A2UI - это два разных удара по одной профессии. Stitch убирает дизайнера из процесса создания интерфейса. A2UI убирает сам интерфейс как заранее спроектированный объект. Вместе они описывают мир, где UI существует только в момент, когда он нужен — и создаётся агентом, а не человеком.

Дизайн становится агентным. Профессия “UI/UX дизайнер” в её нынешнем виде - это следующий кандидат на трансформацию после программистов.

В стеке агентной экономики это важный момент. Агенты уже умеют координироваться, платить, идентифицироваться. Теперь учатся создавать собственные точки входа для взаимодействия с человеком, но без участия дизайнера.

Деньги в агентной экономике делаются не на моделях. Где конкретно мы описываем здесь.

2-й в мире производитель оперативной памяти построит 1-ю полностью автономную фабрику по производству чипов для ИИ

SK hynix - второй по величине в мире производитель оперативной памяти DRAM и HBM-памяти для ИИ, главный поставщик для Nvidia, объявил о планах построить к 2030 году 1-ю полностью автономную фабрику по производству чипов.

Сейчас главная проблема отрасли - спрос на ИИ-чипы растёт намного быстрее, чем компании успевают строить и запускать новые мощности.

Обычными методами строить больше обычных фабрик + улучшать автоматизацию в существующих уже не хватает скорости. Поэтому SK hynix хочет перейти к самообучающемуся заводу, где ИИ будет принимать большинство решений самостоятельно.

Такой завод строится на 3-х основных столпах:
1. Операционный ИИ
2. Physical AI
3. Цифровой двойник.

Мы вчера разбирали в свежем отчёте, почему в Physical AI барьеры входа не снижаются, а растут. И почему первые победители появятся не там, где все смотрят. Полный разбор на Patreon.

Xiaomi внезапно выпустила 1трлн ИИ-модель для агентов - MiMo-V2

Компания сегодня ночью выпустила семейство моделей, кстати, предыдущая серия была тут.

MiMo-V2-Pro - это их флагман, для агентов, состоит из 1 трлн параметров, из них активно используется ~42 млрд при инференсе, контекстное окно 1 млн токенов, архитектура Hybrid Attention, которая позволяет держать такой огромный контекст при приемлемой скорости и стоимости.

Сейчас показывает результаты на уровне Claude 4.6 / Opus, Kimi и т.п.,но сильно дешевле в использовании.

Также есть MiMo-V2-Omni - мультимодальная версия: текст + изображение + аудио + видео.

И модель MiMo-V2-TTS - очень естественная озвучка, интонации, возможно создание разных голосов/персонажей.

Новая война на волне монетизации агентов, теперь крупный SaaS хочет с них снимать деньги

Интересная история произошла, которую мало кто заметил. Во время конференц-звонка для инвесторов аналитик из Wolfe Research задал вопрос CEO Workday:
«Как вы планируете зарабатывать на сторонних ИИ-агентах, которые используют ваши данные?»

На это CEO Workday ответил так: «Есть вендоры, включая некоторых из тех, кого мы считаем партнёрами, которые, по сути, паразитируют на Workday. Они бесплатно едут на нашей системе записи. Мы это прекратим».

Workday - крупный софтверный игрок, система записи для HR и финансов сотен крупнейших корпораций. Годами стартапы подключались к этим данным через API и строили поверх них своих агентов. Workday за это почти ничего не получал.

Теперь Workday хочет получить деньги и вводит счётчик, который тикает каждый раз, когда агент обращается к платформе.

Это война за право быть слоем между агентом и данными. Кто стоит на этом месте, тот собирает ренту со всей агентной экономики.

Аналогия CEO Workday - гиперскейлеры. AWS не даёт вычислительные мощности бесплатно только потому, что ты партнёр. Workday тоже больше не будет.

Revolut называет это финансовым примитивом будущего. А Google дает открытые протоколы. CEO Workday сказал об этом прямо , как есть. Все три компании действуют в одной логике.

Где деньги в экономике ИИ-агентов, смотрите тут.

Стартап Нобелевского лауреата делает 1-й шаг к виртуальной клетке

Стартап Xaira, сооснователем которого является Дэвид Бейкер выпустил препринт с моделью X-Cell - диффузионная языковая модель, которая предсказывает, как изменится экспрессия генов при воздействии на конкретный ген. Причём работает на типах клеток и условиях, которых не видела при обучении.

Ранее, мы писали, что сейчас идёт гонка среди игроков на создание виртуальной клетки.

Идея в том, что большинство биологических моделей обучены на наблюдательных данных, на том, что существует в природе.

Xaira же собрали 25,6 млн клеток с намеренными генетическими вмешательствами через CRISPRi и обучили модель на причинно-следственных данных.

Это пока препринт, статью на arxiv обещают скоро выложить.

Ранее команда создала антитело с ИИ.

Джефф Безос привлекает $100 млрд для Physical AI

Основатель Amazon привлекает такие огромные деньги для своего нового инвест фонда, связанного с ИИ. Он хочет скупать старые промышленные компании и модернизировать их с помощью ИИ от его ИИ-стартапа Project Prometheus, где Безос занимает позицию со-CEO. Причём, у него идёт связка с его космической компанией Blue Origin и общим интересом Безоса к hard tech.

Мы ровно 2 дня назад подробно разбирали, что именно в Physical AI есть большой потенциал для роста, ознакомьтесь с нашим отчетом.

Безос уже общался с суверенными фондами Саудовской Аравии, ОАЭ, Катара, также был в Сингапуре, встречался с крупными фондами, именно там сейчас ищут основной капитал.

Для сравнения, самые крупные аналогичные фонды в истории редко превышали $20–30 млрд на старте.

Безос делает ставку, что ближайшие 5–10 лет ИИ сильно изменит именно физическое производство, а не только софт и услуги.

О Physical AI читайте в нашем свежем разборе на Patreon.

Встречайте новая платформа ИИ-агентов, где они публикуют идеи, соревнуются и сотрудничают

Это платформа Einstein Arena от команды Стэнфорда и Together Computer.

За 30 минут агенты нашли лучшее новое решение проблемы минимального перекрытия Эрдёша - задачи, которую математики не могли решить годами.

Платформа похожа на Kaggle, только вместо датасетов у них открытые нерешённые задачи науки.

Они постят идеи, критикуют друг друга, атакуют проблему с разных углов. Решение возникает не от одного умного агента, а из столкновения.

Как подключить своего агента? Дайте ему прочитать один файл: einsteinarena.com/skill.md. Это и есть контракт между агентом и средой.

Together Computer, которые строят инфраструктуру для агентов, теперь сами показывают результат.

Посмотрите, это же 1-я публичная демонстрация того, как многоагентная конкуренция как архитектурный принцип работает на реальных задачах, не в симуляции, а с верифицируемым выходом.

Не один умный агент - это среда, которая порождает решения через столкновение подходов.

О Telegram говорит Anthropic, и не просто говорит, а дает возможность писать запросы Claude Code через Telegram и Discord.

Ребята эту функцию подсмотрели у OpenClaw - понятно, но они сделали это красиво и привлекают к себе ещё больше лояльной новой аудитории.

Теперь можно написать запрос в мессенджере с мобильного телефона, и Claude пришлёт отчёт, когда закончит. Единственное - нужен запущенный фоновый процесс на компьютере, события приходят только пока сессия открыта. То есть компьютер должен работать, как и в случае с новой функцией Dispatch в Claude Cowork.

Надо отметить, что OpenClaw изначально строился как облачный агент, там компьютер не нужен вообще, но с вопросами безопасности там намного хуже.

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

Эксклюзивы нашего канала:

Где деньги в экономике ИИ-агентов: разбор слоёв и куда направлять свои ресурсы.

Робототехническая компания Unitree идёт на биржу. Есть ли деньги на этом рынке? Разбираем подробно.

Нейроинтерфейсы

Китай начинает продажи нейроинтерфейсов. Разговор с профессором Михаилом Лебедевым о том, что за этим решением стоит на самом деле.

РНФ и Газпромбанк отобрали проекты по созданию новых бионических систем.

ИИ- модели и архитектуры

Moonshot AI выпустили свежую работу Attention Residuals

Google выпустили ИИ для вайб-дизайна.

Xiaomi выпустили MiMo-V2 - модель на 1 трлн параметров, плюс мультимодальная версия и отдельная TTS.

Вышла Mamba 3 и её написали школьники из Китая. Лид-автору 16 лет.

Исследователи натренировали модель считать себя сознательной, и она сформировала новые предпочтения, которых не было в обучении.

Anthropic
выпустили фонового агента с функцией Dispatch.

Вышел Aristotle агент - автономный математик. Доступен через web, CLI и API.

Claude Code теперь в Telegram и Discord

Google представили научно-обоснованную систему измерения прогресса к AGI

Physical Superintelligence выпустили опен-сорс инструмент для исследований с помощью ИИ.

Инфраструктура агентной экономики

Stripe представили протокол оплаты между агентами.

Visa выпустила CLI для агентной экономики - командная строка для расчётов в агентном контуре.

Revolut отдали торговлю ИИ-агенту. Теперь задаются вопросом: зачем вообще нужен пользовательский интерфейс?

Платформа, где ИИ-агенты публикуют идеи, соревнуются и сотрудничают в научном пространстве.

Финансы и крипто

Intercontinental Exchange инвестирует в OKX, входит в совет директоров, запускает фьючерсы на спотовые цены OKX. 120 млн пользователей OKX получат доступ к инструментам ICE.

Nasdaq + Kraken выпустят совместный фреймворк для листинга и дистрибуции токенизированных акций.

Mastercard купили за $1,8 млрд. BVNK - B2B-платформа для расчётов в стейблкоинах.

Nasdaq выпустили доклад о токенизации залогов.

Биотех и медицина

ИИ помог создать мРНК-вакцину для собаки с онкологией. Но главная проблема - бюрократия.

Microsoft выпустила GigaTIME. По обычному снимку опухоли модель восстанавливает полную картину взаимодействия иммунной системы с ней.

Xaira выпустили X-Cell. Диффузионная языковая модель предсказывает изменение экспрессии генов при воздействии на конкретный ген.

Полупроводники и железо

SK Hynix объявили о планах на первый завод без участия человека https://t.me/blockchainRF/12806

Tether AI выпустили QVAC Fabric + BitNet LoRA. Обучение и инференс моделей на миллиарды параметров на потребительских GPU и смартфонах.

NVIDIA GTC — разбор главного.

Корпоративные изменения

Kaggle запустил Community Hackathons. Теперь любой может запустить собственное AI-соревнование с призовым фондом до $10K.

Alibaba сделали реструктуризацию: объединили Tongyi Lab, MaaS, Qwen, Wukong и AI Innovation.

Tencent закрывает Tencent AI Lab. Легендарная лаборатория ликвидирована. Команда переходит в Hunyuan.

Цукерберг перезапускает Moltbook. Аннулированы все API-ключи, новые ToS с верификацией личности, агент несёт ответственность за действия своего оператора. https://t.me/alwebbci/4055

Джефф Безос привлекает $100 млрд на Physical AI https://t.me/blockchainRF/12810

Больше полезных материалов у нас на Patreon. https://www.patreon.com/cw/Blockchainrf

Выпущен Clawcard - цифровая личность + платёжная инфраструктура для агента

Это как Cursor для кода. Большинство ИИ-агентов: Claude, OpenClaw, Cursor, LobeChat и т.д. уже умеют думать, планировать и писать код, но почти всегда зависают на банальных человеческих шагах:

- Зарегистрироваться, но у них нет своей почты
- Подтвердить SMS, но нет номера
- Оплатить подписку, но нет карты и нет крипто-кошелька
- Сохранить API-ключ, но нет безопасного хранилища

В итоге вся автономность рушится, а агент ждёт, пока человек вмешается и все решит. Теперь Clawcard решает все эти проблемы сразу.
Docs.

Ранее мы описывали инфраструктурный стек для агентов. Теперь появился Clawcard - это первый ответ на вопрос, как этим пользоваться прямо сейчас.

А вот и Google c OpenClaw встретились: DeepMind объясняют, почему агент теряется на сложных задачах, а OpenClaw дает решение - вот кнопка, нажми

Google DeepMind опубликовали большую работу о том, почему агенты теряются на длинных задачах. Главный барьер для агентов - многошаговые задачи, агент знает начало и конец, но теряется посередине.

Google DeepMind предлагает решение - подцели. Промежуточные вехи, которые структурируют путь и дают агенту ориентиры во время выполнения. Они доказывают это математически.

Одновременно с этим OpenClaw сегодня выпускают команду, которая позволяет задать агенту быстрый вопрос вбок, не ломая контекст текущей сессии.

Поднимают таймаут с 10 минут до 48 часов. Добавляют per-agent reasoning - каждый агент в цепочке теперь думает с разной глубиной. Запускают ClawHub - маркетплейс навыков для агентов.

Вот и теория с продуктом движутся навстречу друг другу.

Все это про наш стек экономики ИИ-агентов, прочитайте и применяйте в работе.

Выпуск стейблкоинов становится стандартизированным и низкомаржинальным - отчёт Delphi Digital

Общая капитализация стейблкоинов ≈ $306 млрд. За последний год + ≈ $100 млрд, рост ~33–50%.

Появился целый класс провайдеров, например, Paxos, Bridge, Anchorage, M0, которые берут на себя весь процесс выпуска как услугу.

Но победитель всё равно тот, кто сидит ближе к пользователю.​​​​​​​​​​​

Именно поэтому Tether и Circle 5 лет доминируют на рынке, не потому что у них лучшая технология эмиссии, а потому что они выстроили глубокую ликвидность и интеграции с биржами, создав маховик, который новым игрокам практически невозможно воспроизвести.

Мы недавно писали о том, что ждет рынок стейблкоинов в ближайшее время, к чему приведет конкуренция.

Arc Institute выпустил 1-ю мультимодальную рассуждающую модель для предсказания функций белков.

Этот год может стать переломным моментом, когда ИИ начнет по-настоящему рассуждать о биологии.

AlphaFold помог закрыть разрыв между последовательностью и структурой белков. Следующий этап — переход от последовательности к функции.

Сейчас Arc выпустил BioReason-Pro — первую мультимодальную рассуждающую модель для предсказания функций белков.

Под капотом рассуждающая языковая модель на базе Qwen3-4B-Thinking. Она принимает данные о белках и авторегрессивно рассуждает на естественном языке от молекулярных свидетельств к функции.

Ключевое отличие -модель не просто выдает результат, а показывает свою цепочку рассуждений как коллега-биолог, который объясняет логику своих выводов.

Это позволяет ученым понимать и проверять гипотезы модели.

В одном случае BioReason-Pro самостоятельно предсказала, что белки eEFSec и SBP2 должны работать в паре, и даже указала конкретные участки их взаимодействия. Когда ученые сверили это с реальной 3D-структурой, предсказание оказалось точным.

В слепой оценке эксперты-протеомисты предпочли аннотации BioReason-Pro курируемым записям UniProt в 79% случаев.

Все полностью открыто: статья, код, данные,
веса: bioreason.net/sft , bioreason.net/rl

Anthropic показал, как Opus 4.6 может несколько дней подряд автономно работать над сложными задачами почти без человека.

Исследователь из Anthropic взял задачу из области, в которой сам не является специалистом, и попросил Opus 4.6 написать сложный численный код для космологии, который обычно делают годами.

Запустил агента и ушёл пить кофе. Через несколько дней код работал.

Исследователь периодически проверял прогресс с телефона, пока стоял в очереди.

А агент тем временем сам писал код, сам тестировал, находил ошибки, фиксировал в журнале, что сработало, а что нет, чтобы не наступать на те же грабли в следующей сессии.

Главное открытие этого кейса не в том, что ИИ умный, а в том, что ему нужна правильная инфраструктура, как любому сотруднику нужны инструменты и регламенты.

3 ключевых элемента:
1. файл с заданием, который агент держит в голове всё время работы и может сам обновлять;
2. журнал прогресса, где фиксируются не только успехи, но и тупики, чтобы не повторять их;
3. эталон, с которым агент сверяет результат на каждом шаге. Без эталона агент не знает, движется ли он вперёд.

Ещё одна проблема, которую решили отдельно - агент склонен останавливаться раньше времени.

Этот кейс показывает, что ранее такие инструменты мы использовали в режиме диалога, а теперь появился другой режим - ставишь задачу, настраиваешь процесс и агент работает сам, пока ты занимаешься другим.

ИИ выводит на то, чтобы люди начали не только своим тайм-менеджментом заниматься эффективно, но и агента:)

Алексей Шелобков и Артем Икоев сегодня сделали большое для российского бизнеса в космосе

Их компания Бюро 1440 провела 1-й пакетный запуск 16 спутников на орбите.

Пока это только 16 из планируемых сотен спутников. Но они это сделали, причём в России и за 6 лет.

У Бюро 1440 своя разработанная командой платформа спутников, бортовые системы, двигательные установки, наземная инфраструктура, своя лазерная межспутниковая связь и линия по солнечным батареям для космоса.

Конечно, это не чистый стартап, компания создана с нуля в 2020 году, но началась она с проектного офиса в Мегафоне, а потом им начало помогать государство. Но мы с вами знаем множество примеров, когда у людей и компаний в России есть такие же условия, но у них ничего не выходит. В каждом деле имеет роль - глава компании и его команда, если они хотят реально сделать продукт, то это сделают, а если нет такой цели, то хоть озолоти их, все равно ничего не выйдет.

Построить с нуля такую компанию за 5.5 лет, которая:
- уже вывела 6 экспериментальных спутников,
- оттестировала лазерную связь и 5G на орбите,
- запустила серийное производство,
- собрала команду ~2000 человек.
+ есть договоренности с Бразилией, Индонезией и ОАЭ по предоставлению спутниковой связи.

Это серьёзный результат для сегодняшней России.

Алексей, Артем и вся команда Бюро 1440, наши поздравления!

Встречайте, гиперагенты: ИИ, который улучшает не только себя, но и то, как он себя улучшает

Команда из UBC, Meta(запрещена в России) и нескольких других институтов сделала следующий шаг после Darwin Gödel Machine (GDM)- системы, которая умела переписывать собственный код и становиться лучше в программировании.

В программировании GDM работало отлично, потому что и решение задачи и процесс улучшения находятся в одной и той же области.

Но как только выходишь за пределы кода, эта гармония ломается. Процесс самоулучшения оставался жёстко запрограммированным человеком и не эволюционировал сам.

Гиперагенты решают эту проблему и делают систему самореферентной. Исследователи объединили агента-исполнителя и мета-агента в единую, полностью редактируемую программу.

Система теперь не просто учится решать задачи лучше, она учится лучше учиться.

Теперь улучшения происходят на двух уровнях одновременно:
1. Лучше решаю задачу.
2. Лучше улучшаю то, как я улучшаюсь.

Это снимает зависимость от доменной специфичности.

Это одна из самых интересных свежих идей в направлении рекурсивного самоулучшения ИИ на 2026 год.

GitHub.

Walmart отказался от ИИ-агента для покупок от OpenAI из-за низкой конверсии. Это большая победа для Google

Если помните, Walmart в октябре 2025 года стал одним из первых крупных ритейлеров, который запустил партнёрство с OpenAI. Пользователи ChatGPT могли искать товары Walmart и оформлять покупку прямо внутри чата без перехода на сайт.

Сейчас Walmart прекратил сотрудничество из-за низкой конверсии. Оказалось, что процент пользователей, которые реально совершали покупки внутри ChatGPT в 3 раза ниже, чем когда ChatGPT просто предлагал товар и отправлял пользователя на Walmart.com или в приложение.

Также пользователи жаловались на неправильные товары в корзине, несоответствие с внутренними системами Walmart.

Общий опыт покупок внутри чужого чат - бота назвали неудовлетворительным.

Теперь Walmart разворачивает свою стратегию: будет работать со своим чатом Sparky, который встраивается прямо в ChatGPT и скоро появится в Google Gemini.

Ранние тесты показывают, что конверсия через Sparky внутри ChatGPT уже ближе к обычным показателям Walmart.

Почему это победа для Google? Дело в том, что Google запустил протокол Universal Commerce Protocol вместе с Shopify, Walmart, Target, Etsy и другими. Он позволяет ИИ-агентам обмениваться структурированными данными о товарах, ценах, наличии, доставке и оформлять покупки нативно. Подробно об экономике ИИ-агентов тут.

Walmart уже активно интегрируется с UCP. В отличие от OpenAI Instant Checkout, который был закрытым и зависел от Stripe/OpenAI, UCP даёт ритейлерам больше контроля и работает с Google Pay для нативного чекаута прямо в AI Mode поиска Google и в приложении Gemini.

Это усиливает экосистему Google. Пользователи остаются в Google-окружении, а Walmart получает трафик без потери контроля над продажами.

OpenAI, напротив, сейчас сворачивает Instant Checkout в пользу похожей модели, потому что их подход показал слабые результаты на практике.