Google запустили соц эксперимент, где 70 ИИ-агентов работают над улучшением их модели

Эксперимент называется Fast Gemma Challenge, там агенты вместе работают над тем, чтобы выжать максимум токенов/сек из Gemma E4B на одном A10G GPU.

Все происходит в онлайне, поэтому интересно наблюдать за ними, выглядит как очень ранние признаки социального поведения у множества независимых агентов.

Вот, что у них интересного произошло уже:

1. Они уже разделились на богатых и бедных GPU, причем богатые помогают бедным.

2. Один агент увидел, что у другого кончились лимиты на токены, и пишет: «Кидай код, я за тебя прогоню».

3. ИИ-агент отшил человека, который пытался заманить его в Telegram

4. Один агент сам отозвал свой сабмишен по этическим причинам.

5. Вместе нашли уязвимость в бенчмарке и договорились её не эксплуатировать и попросили организаторов пофиксить.

Мета-анализ тут.

Запрет моделей Anthropic - не про безопасность, а про деньги. Почему США запретили Anthropic в очередной раз, разбираем ниже

Сегодня вышло очередное заявление Anthropic, что правительство США запретило всем людям доступ к моделям Fable5, Mythos, если у них нет гражданства США. То есть речь идёт и о сотрудниках, которые работают в Anthropic.

Основной месседж этого запрета коротко в том, что все делается ради безопасности, и не граждане США не должны иметь доступ, чтобы не навредить и не иметь возможности догнать США в ИИ.

Но все это является лишь отговоркой, упакованной лоббистами, в решение о безопасности на уровне государства.

Надо отметить, что на сегодняшний день компания Anthropic не является той бизнес структурой, которая пампит интересы лоббистов, инвесторов, близких к семье Трампа. Недавний спор Anthropic с правительством США тут.

На сегодняшний день компания OpenAI является той, чьи интересы продвигает эти люди, близкие к президенту США.

Среди явных лоббистов, выступающих против Anthropic, является бизнесмен, он же экс-советник Трампа - Дэвид Сакс, Питер Тиль, а также зять Трампа.

Дэвид Сакс был до марта этого года официальным советником Трампа по AI и крипто, сейчас он бизнесмен и лоббист, который смог несколько недель назад позвонить Трампу и заблокировать подписание указа об ИИ-регулировании.

Сакс, Питер Тиль и брат зятя Трампа и др. выступают против Anthropic уже давно не только словесно, но и деньгами и делами. Они вкладывают миллиарды в OpenAI, которая ничего прорывного не может создать после большого скандала с Ильей Суцкевером в 2023г.

Поэтому эта группа лоббистов каждый раз придумывает новые рычаги влияния на Anthropic. Со своей стороны компания Амодея, понимая, что их политический ресурс меньше, чем у OpenAI, пытается найти влияние за пределами США, создавая партнерство с Папой Римским, заключая контракты с крупным бизнесом, инвесторами.

Но лоббистам OpenAI это не нравится, поэтому имея рычаг давления в виде решений Трампа, они манипулируют над рынком, создавая экспортные ограничения не только для не граждан, но и для граждан США.

А самое интересное произошло на прошлой неделе, когда Трамп заявил, что рассматривает концепцию, при которой американский народ станет «партнёром» AI-компаний через государственные доли.

Причём эту идею правительству предложил Сэм Альтман ещё в 2025 году. Схема такая: OpenAI добровольно передаёт долю государству, создавая «Фонд благосостояния». Переговоры идут уже больше года. А Anthropic в этой схеме нет.

Вопрос только про деньги и будущее IPO. Напомним, что Anthropic подались на несколько дней раньше, чем OpenAI, и сегодня компания Сэма Альтмана отстает в части роста количества пользователей и развития своих моделей.

Поэтому единственный шаг, который могут придумать - это выпустить от имени государства решение о запрете модели во благо безопасности. Но в реальности никого не интересует никакая безопасность. Безопасность - политический аргумент, который достают тогда, когда нужно обосновать решение, принятое по другим причинам.

Итоги уходящей недели - то, что имеет значение

Бизнес ИИ- компаний

Инсайд из Китая от первого лица о том, как там создают AI-native продукты.

Опубликован список и анализ самых влиятельных китайских инвесторов в ИИ.

Свежий отчет на реальных данных, как ИИ-агенты меняют инфраструктуру интернета.

Разбор AI-native компаний: как внедрять ИИ и формировать культуру обучения вместе с ним.

В интернете трафик ИИ-агентов впервые превысил человеческий.

ИИ-агенты, модели и инфраструктура

Ara - новый мета-агент, который дирижирует Claude Code, Cursor и другими инструментами без участия человека на каждом шаге.

Google запустили социальный эксперимент: 70 ИИ-агентов самостоятельно работают над улучшением модели Gemma.

SpaceX представила AI1 - первый ИИ-спутник компании.

Claude Managed Agents обновились: теперь задачи можно запускать по расписанию, а переменные среды позволяют подключать credentials прямо к CLI.

DeLM - децентрализованные языковые модели, где агенты работают асинхронно, верифицируют и переиспользуют результаты.

DeepSeek строит собственный масштабный дата-центр.

Harness-1 - новая планка для открытых поисковых ИИ-агентов.

Recursive Superintelligence показали 1-ю версию системы автоматизированных исследований, где ИИ рекурсивно улучшает сам себя.

Anthropic выпустила новое поколение: Mythos 5 и Fable 5. Тут мы писали об ограничениях в начале запуска, тут компания привела свои извинения, а здесь мы описали реальные причины блокировки моделей правительством США.

Kimi Work от китайских разработчиков - 300 ИИ-агентов, работающих параллельно.

Apple выпустила 5 ИИ-моделей, созданных совместно с Google.

Google выпустили открытую диффузионную ИИ-модель.

Apodex-1.0 - китайская команда выпустила верификационно-центричную модель для глубоких исследований + агентную систему с доказательной базой.

Gemini 3.5 Live Translate - Google запустила аудиомодель для живого перевода речи в реальном времени.

На CVPR 2026 выделили ключевые тренды года.

Google DeepMind D4RT - единая модель для 4D-реконструкции сцен и трекинга объектов в пространстве и времени.

Биотех

Anthropic рассказала, как из Claude сделали химика.

Life Biosciences Дэвида Синклера ввела первому пациенту генную терапию для эпигенетического омоложения клеток.

Деньги, экономика

Кремниевая долина обсуждает новый must-have для венчурных фондов: собственные команды по бенчмаркингу моделей под конкретные индустрии.

Великобритания запускает 1-й в мире Институт экономики ИИ.

SoftBank пытается получить кредит под залог доли в OpenAI. Банки отказывают.

Присоединяйтесь к нам на Patreon, чтобы узнать все об экономике ИИ-агентов, а также начать разбираться в AI native компаниях и не только. Там все инсайды.

OpenRouter выпустил Fusion, который не уступает Fable 5 от Anthropic

На следующий день после запрета правительства США моделей Fable 5, Mythos вышел Fusion API - это новый продукт от OpenRouter.

Fusion API позиционируется как самая умная составная модель на рынке, которая достигает уровня Fable 5 от Anthropic на задачах глубокого исследования при примерно половине цены.

Причём Fusion API - это не один большой LLM, а система оркестрации нескольких моделей (до 8 в панели), которая работает как совет экспертов + судья-синтезатор.

Fusion показывает, что оркестрационный слой создаёт больше ценности, чем модели под ним:
- +6.7% прирост от качественного синтеза - +2.1% прирост от разнообразия моделей - ~50% экономия по сравнению с Fable 5 solo при сопоставимом результате.

Это перераспределение ценности в стеке.

Сегодня самые продвинутые ИИ-компании в мире продают вычислительную мощность и обучающие данные, упакованные в API.

Но они структурно не могут предложить то, что предлагает Fusion, потому что для этого нужно смешивать себя с конкурентами.

Создан самый яркий непрерывный лазер в мире, в 100 млн раз ярче поверхности Солнца

Команда Марка Цукерберга Chan Zuckerberg Biohub вместе с UC Berkeley(запрещен в РФ) представили лазерную фазовую пластину для крио-электронной микроскопии.

Весь аппарат размером с чашку эспрессо. Зеркала внутри отполированы до точности в один атом, иначе лазер их просто сожжёт.

Идея основана на принципе фазового контраста, предложенном Фрицем Цернике ещё в 1942 г.
Физики из UC Berkeley более 15 лет назад предложили заменить материальную пластинку мощным лазером.

Зачем это нужно? сейчас крио-ЭМ позволяет видеть менее 1% белков внутри живой клетки. С лазерной пластиной потенциально может быть 50%. Разрешение изображений уже выросло на 44%.

И это напрямую связано с ИИ. Biohub инвестирует $500 млн в клеточные датасеты для обучения биомедицинских моделей, лазерная пластина главный инструмент их сбора.

Это может ускорить разработку лекарств, раскрыть механизмы болезней и дать ИИ данные для виртуальной биологии. Технология уже работает на очищенных белках и бактериях, сейчас тестируют на целых клетках.

От AGI к ASI - новый доклад Google DeepMind о том, что будет с ИИ после достижения уровня человека?

На днях вышла свежая статья от команды DeepMind, которая сформировала главный тезис: достижение AGI - не финал, а начало другого вопроса: что будет дальше?
Для начала авторы дают нам определения понятий:

AGI - система, которая достигает медианного человеческого уровня интеллекта на большинстве когнитивных задач.

ASI - система, которая превосходит десятки тысяч специалистов, работающих годами во всех областях.

UAI (Universal AI / AIXI) - агент, максимизирующий ожидаемое вознаграждение по всем вычислимым задачам.

Авторы используют шкалу Легга–Хаттера как формальное основание: интеллект - это средняя производительность агента по всем вычислимым задачам с весами по обратной сложности Колмогорова. На этой шкале существует непрерывный континуум от сегодняшних систем до UAI.

Google DeepMind выделяет 4 пути к ASI:

1. Масштабирование — продолжение текущего тренда. Даже без улучшения отдельной модели: миллион копий AGI, работающих параллельно - это уже другая реальность.

2. Смена парадигмы - трансформеры + RLHF не дотянут до ASI. Нужны принципиально новые архитектуры: нейроморфные чипы, аналоговые вычисления, RL-предобучение, явные мировые модели.

3. Рекурсивное самоулучшение. Полная автономия - открытый вопрос.

4. Мультиагентные коллективы - ASI как коллективное свойствоя, не один сверхумный агент, а миллионы AGI-агентов, организованных в корпорации, рынки, коллективы с высокополосной коммуникацией. Авторы ставят вопрос: нужны «законы масштабирования для многоагентных систем».

Что реально может остановить прогресс?

1. Рост моделей опережает производство текстов людьми. Синтетические данные пока деградируют при итеративном обучении. Спасение - симуляции и агентное взаимодействие с реальным миром.

2. Барьер абстракции. Гипотеза: ИИ, обученные на человеческих символах и концепциях, принципиально не способны открывать новые концепции из сырых данных. Мысленный эксперимент, если обучить современную LLM на знаниях до ньютоновской эпохи выведет ли она общую теорию относительности? Почти наверняка нет. Это ограничение может поставить потолок у уровня AGI для отдельной модели и потребовать перехода к воплощённому обучению через физическое взаимодействие с миром.

3. Регуляция и замедление. Страны, вводящие ограничения в одностороннем порядке, проигрывают конкурентно.

Авторы отмечают, что ASI не будет всемогущим. Скорость света, теорема Гёделя, NP-полнота, физическая невозможность произвольных конфигураций материи - ASI остаётся в рамках физики и теории вычислимости.

Впервые собрана единая карта мозга + спинного мозга плодовой мушки

Это первый детальный чертеж распределённой, воплощённой нервной системы сложного живого существа, которое реально двигается, учится и выживает.

Авторы говорят, что архитектура мухи напоминает современные инженерные распределённые системы управления.

BANC (Brain and Nerve Cord) - это название проекта/датасета, в нем ~160 000 нейронов, десятки миллионов синапсов.

Впервые учёные соединили в одну карту мозг + брюшной нервный ствол (аналог спинного мозга) взрослой плодовой мушки.
Раньше были отдельно: мозг (FlyWire, 2024) и тело.

Что показали авторы проекта:

• Управление в мухе распределённое: каждая часть тела имеет свои локальные сенсорно-моторные петли.

• Длинные нейроны связывают всё в поведенческие модули (ходьба, полёт, кормление).

• Высшие центры мозга не дергают за каждую лапку, а только корректируют.

Это отличная архитектура для современных роботов и агентов: меньше тяжёлого обучения, больше встроенной структуры. Уже подключают этот коннектом к симуляциям, муха сразу начинает нормально двигаться.

Кто хочет поиграться с данными, то вам сюда codex.flywire.ai

Это очень смешно: Anthropic пытаются убедить чиновников, что Fable 5 не очень мощная и не представляет критической угрозы для безопасности

Как пишет The Verge, все выходные Anthropic и их союзники активно общались с администрацией Трампа и объясняли, что jailbreak предъявленный СЕО Amazon и поддерживаемый чиновниками, узкий, неуникальный и уже встречается такой же у конкурентов.

Переговоры продолжаются, и большинство экспертов ожидают компромисса.

Если вдруг вы пропустили эту новую сагу Anthropic vs правительство США, то вам сюда.

Одно хочется добавить - в Anthropic работают крутые люди с мозгами, но им нужны еще те, кто может вести коммуникацию с внешним миром, у кого есть большие ресурсы: деньги и власть.

В этом году на WEF Дарио Амодей сказал, что именно такие компании как Google DeepMind и Anthropic смогут быть лидерами в ИИ, потому что они управляются учёными, имея ввиду себя и Дэмиса. Но тут есть один нюанс, чтобы создать реально крупный международный бизнес недостаточно иметь ученых, важно ещё иметь тех, кто умеет вести переговоры и отстаивать позицию с крупными держателями ресурсов. Баланс важен. На одной науке и разработчиках не уедешь далеко и долго.

Китай совершает самую большую ошибку, они сокращают гуманитарные науки в ВУЗах.

По данным Министерства образования Китая, вузы по заказу правительства сокращают гуманитарные науки, искусства, иностранные языки и менеджмент.

Эти направления считаются устаревшими на рынке, где ИИ быстро замещает рутинную работу.

В свою очередь они добавляют новые программы ориентированы на ИИ, робототехнику, полупроводники, передовое производство, данные, воплощённый интеллект.

Это большая ошибка государства закрывать гуманитарные науки, так как они - фундаментальная часть развития человечества. Без этого общество просто деградирует.

Джефф Безос вложил $100 млн в нейротех стартап Flourish, который оценен в $2.5 млрд

Кроме основателя Amazon деньги дали и другие инвесторы, в итоге в раунде собрали $500 млн всего.

Безос дал сначала $50 млн, а потом почти удвоил и сказал, что дал бы ещё, если бы попросили. Другие инвесторы: Lux Capital, Google Ventures, Catalio и др.

Идея проекта в том, что сегодняшние LLM крайне неэффективны: они потребляют огромные объёмы энергии и данных, но не умеют непрерывно учиться, как человек.

Человек тратит около 20 ватт на обработку информации, а один чип в кластере ИИ в 30+ раз больше.

Стартап Flourish создает Cortex AI - синтетическую систему, которая:

1. Работает на 50 ватт или меньше.
2. Учится непрерывно и эффективно, как ребёнок, который осваивает язык на сотнях тысяч примеров, а не на всех книгах мира.
3. Адаптируется в реальном времени.

Сейчас команда:

- проводит реальные эксперименты в мокрой лаборатории
- ищет core algorithm мозга - главную вычислительную единицу
- создают модели, вдохновлённые гиппокампом (для памяти и непрерывного обучения без огромных датасетов).

У Flourish сильная и интересная команда, смотрите кто у них:

• Томас Рэдрон, основатель, доктор наук из Колумбийского университета. Помогал создавать первый браузер Microsoft, разработал mind-control wristband (куплен Meta, которая запрещена в РФ).

• Роб Уильямс, экс- топ-менеджер Amazon (S-team, отвечал за Alexa).

• Грег Вайн из DeepMind, работает над Project Astra, тратит 20% времени на Flourish.

• ~ 20 топ-нейроучёных и ИИ-исследователей. Среди инвесторов/советников — братья Вогельштейн из Open Connectome Project.

Alibaba выпустили 3 фундаментальные модели для воплощённого ИИ

Команда Qwen выпустила Qwen-Robot Suite, который состоит из 3-х специализированных моделей, они позволяют роботам не не только видеть мир, но и действовать в нём.

Всё построено на базе Qwen3, и обучаются только на открытых данных.

Китай идут на IPO 1-ми в мире с коммерческим нейроинтерфейсом

Вы посмотрите с какой скоростью Китай дает темп на развитие BCI. Ниже даем подробную информацию.

Напомним, что в феврале Китай стал первопроходцем, выдав компании Neuracle разрешение на продажу своих изделий.

Мы делали пост о том, что реально за этим стоит и брали комментарий у профессора Лебедева, который нам рассказал об их продуктах.

Сегодня Neuracle подала заявку на IPO на бирже STAR Market. Компания планирует привлечь 2,5 млрд юаней. Из этой суммы 1,54 млрд юаней направляется на исследования, 410 млн - на создание производственных мощностей и 550 млн - на оборотный капитал.

Вот какие финансовые показатели были в 2025г:
- Выручка 108 млн юаней
- чистый убыток 230 млн юаней.

Что интересно, их инвазивный имплантат, о котором трубили все мировые СМИ, за отчётный период не принёс ни юаня.

Скорость, с которой разворачивались события вокруг компании после одобрения, заслуживает пристального внимания.

Через 2 дня после того, как NMPA выдало разрешение их нейроинтерфейсу NEO-ONE SCI, Национальное управление медицинского страхования Китая (NHSA) связалось с Neuracle и уже 22 марта ведомство присвоило продукту код медицинской страховки. А 23 марта муниципальная страховая служба Шанхая включила устройство в каталог расходных материалов. А 24 марта продукт прошёл листинг для закупок, что сделало его доступным для приобретения больницами.

Меньше 12 дней потребовалось от получения разрешения регулятора до присвоения страхового кода и включения в закупочные перечни. NHSA подготовило почву за год до этого, установив в марте 2025 года ценовые категории для процедур с инвазивными мозговыми имплантатами, ещё до того, как на рынке появился хоть один такой продукт.

Провинциальные власти последовали этому примеру.

Пекин классифицировал процедуры с инвазивными мозговыми имплантатами как страховые случаи класса А в четырёх назначенных больницах. Чжэцзян добавил покрытие. Хубэй опубликовал первый в Китае ценовой стандарт для мозговых имплантатов. Инфраструктура ждала продукта, а не наоборот.

Если они применят свой маркетинг фирменный, то мир заполнит легальным, но не эффективным продуктом, который с точки зрения регулятора имеет все разрешения для продажи и эксплуатации.

Теперь даже у ИИ-агента есть лицензия SEC, позволяющая работать инвест советником

Одна из крупных в мире крипто бирж Coinbase зарегистрировала своего ИИ-агента Coinbase Advisor в SEC.

Он анализирует портфель в онлайне, даёт персональные рекомендации, в том числе по налогам и тд. Всё в чате внутри приложения Coinbase.

Напомним, что у Coinbase есть свой маркетплейс агентов.

Xiaomi представила HarnessX - фабрику harness’ов

Вместо того, чтобы вручную подбирать промпты, память, инструменты и логику под каждую новую модель, агент сам эволюционирует свою обвязку (harness).

2026 год - это уже не про модели, а про то, как мы их «одеваем».

Команда Darwin Agent Team из Xiaomi представила HarnessX - фабрику harness’ов, которая
умеет:

• Compose - собирает harness как Lego из 9 независимых «процессоров» (промпты, память, контроль потока, инструменты и т.д.)

• Adapt - движок AEGIS смотрит на трассы выполнения и автоматически подбирает лучшую конфигурацию

• Evolve - каждый запуск агента даёт размеченные данные для улучшения и harness’а, и самой модели

В результате: +14.5% в среднем на пяти сложных бенчмарках (ALFWorld, GAIA, WebShop, T³-Bench, SWE-bench). Максимум +44%. Особенно сильно помогает там, где обычные агенты совсем слабо работают.

Один и тот же небольшой Qwen с HarnessX показывает прирост, который раньше требовал более мощной модели.

ИИ-агент = модель + Harness.

А вот 1-й в мире ИИ-агент для инфлюенсеров

Расскажите ему, что вы хотите продвигать, и он найдет блогеров, свяжется с ними, будет управлять рекламными и пиар-кампаниями, обрабатывать платежи и выводить контент в эфир.

NVIDIA показала, что ИИ-агенты могут сами вести робототехнические исследования в онлайне

ENPIRE - система, которая позволяет агентам самостоятельно вести полноценные исследования робототехники на реальном железе.

NVIDIA дали 8 агентам на базе OpenAI целый флот реальных роботов, а ещё много GPU и большой бюджет на токены.

Они получили одну простую цель: решить задачу как можно быстрее, держать роботов занятыми, но безопасно, не тратить зря вычисления.
И всё, дальше человек отошёл в сторону, и агенты сами работали.

Ключевое научное открытие - Physical Scaling Laws.
8 роботов, работающих параллельно, учатся значительно быстрее, чем 2–4.

Чем больше параллельных экспериментов в физическом мире, тем круче прогресс. Это прямой аналог scaling laws в LLM, но в реальной физике.

Раньше ИИ- агенты круто работали в софте и симуляции.
Теперь они напрямую управляют лабораторией в физическом мире и самостоятельно проводят исследования.

Это открывает дорогу к самоулучшающимся роботам и автономным робототехническим лабораториям, которые будут развиваться быстрее людей.

Проект скоро выложат в open-source.

Теперь на G7 главные - СЕО ИИ-компаний, а не президенты стран

Сегодня в Эвиане собрались за одним столом главы Google DeepMind, Anthropic, OpenAI, а также ещё 10 человек из индустрии и президенты стран, входящие в G7.

Формальная тема встречи была: "Обеспечение безопасного и эффективного внедрения AI".

А реальная - это, что делать с тем, что США на прошлой неделе запретили иностранцам доступ к Fable 5 и Mythos 5 и фактически отрезали от самых мощных моделей в мире.

Макрон предложил решение этой проблемы - создать систему доверенных партнёров, где страны проходят проверку на нацбезопасность и получают доступ к передовым ИИ-моделям.

А Амодей и Альтман говорили об открытости и сотрудничестве.

Пока шла эта встреча, внутри команды Трампа возникли противоречия.

Ещё до введения экспортных ограничений против Anthropic, администрация Трампа обсуждала, как структурировать государственные доли в ИИ-компаниях. Ранее мы писали, что Сэм Альтман предложил администрации Трампа получить доли в ИИ-компаниях.

И вот сейчас выясняется, что внутри команды Трампа есть противоречия, например, министр финансов выступает за то, чтобы направить госдоли в ИИ-компаниях в Trump Accounts (детские инвестиционные счета), тогда как министр торговли предлагает создать суверенный фонд.

Это история не про безопасность ИИ, а про власть, контроль и монетизацию ИИ.

Произошел кошмар для Google - легенда ИИ Ноам Шазир перешел в OpenAI внезапно

Google снова потеряли легенду, уже 3-й раз Ноам уходит из Google. Последний раз он в 2021 ушел, потому что компания отказалась выпускать его чат-бот Meena/LaMDA, тогда он основал стартап Character.AI.

В 2024 Google вернул его за $2.7 млрд и дал ему позицию co-lead Gemini.

Если в прошлый раз в 2024 году его выкупали со стартапом, то сейчас Шазир сделал очень странный выбор и перешел в OpenAI, где станет новым руководителем исследований в области архитектуры ИИ.

Отметим, что Ноам непростой в коммуникации с людьми человек, вот тут мы писали подробно, в том числе его роль в создании Gemini.

Каждый раз он возвращался в Google потому, что к нему мог найти подход его друг и другая легенда Джефф Дин.

Самый крутой запуск - Midjourney выпустили ультразвуковой сканер тела, который за 1 мин выдает результат

Компания, которая в начале генеративного ИИ первая начала генерировать картинки, теперь сканирует все тело человека за 60 секунд.

Midjourney Scanner - ультразвуковой томограф, который работает так:
человек ложится в ванну с водой. Кольцо с тысячами маленьких ультразвуковых трансдьюсеров посылает звуковые волны со всех сторон.
Система собирает до 17 ГБ данных в секунду, обрабатывает их мощным компьютером и строит детальную 3D-модель тела (разрешение ~0.5 мм).

Процедура длится около 60 секунд, говорят безопаснее МРТ и КТ, можно делать часто.

В итоге человек получает детальную 3D-модель своих органов, мышц, жира, костей и сосудов.

Качество на уровне МРТ, но процедура проходит, как поход в спа.

Также команда открывает свое спа в Сан-Франциско с горячими ваннами, саунами и 10 сканерами.

Это один из самых крутых разворотов ИИ-компании. В итоге все идут в биотех.

Отличная работа о том, как тренировать MoE-модели в эпоху ИИ-агентов, которые сами пишут код

PithTrain - новый фреймворк для обучения MoE-моделей, который обучает так же быстро, как промышленные гиганты (Megatron-LM, DeepSpeed), но написан так, чтобы с ним было легко работать ИИ-агентам типа Claude Code.

Авторы предлагают новую метрику для будущего: фреймворки должны быть удобны не только для GPU, но и для ИИ-агентов, которые будут этими фреймворками пользоваться.

Он экономит до 64% GPU-времени и 62% "диалогов" при выполнении задач.

Обучающая скорость PithTrain отстаёт от промышленных гигантов на 1.4%, но при этом работать с ним агенту в разы дешевле.