Встречайте, самый быстрый поисковик для ИИ-агентов

Octen AI + Monid сделали этот поиск. Они заявляют, что их скорость 62ms P50 против 372ms у Exa.

Основная отличительная черта у них не просто в скорости 1 запроса, а в возможности кидать тысячи параллельных поисков одновременно.

Поиск для агентов - это не быстрый Google, а другая архитектура.

Octen - поисковая инфраструктура, созданная специально для ИИ-агентов. Она умеет разворачивать одну исследовательскую задачу в тысячи параллельных поисковых запросов одновременно, вместо последовательного режима, который унаследован от человеческих паттернов работы с поиском.

А Monid - это маркетплейс агентов. Он объединяет Octen с ещё ~1300 инструментами и API (Apollo, SemRush, ElevenLabs, скраперы соцсетей, Browserbase и т.д.) под одним балансом и одной интеграцией. Агент может найти, сравнивать и покупать нужные инструменты.

Это и есть инфраструктурный слой A2A-экономики в действии. Агент как самостоятельный экономический актор, который сам решает, что купить и у кого.

Умерла 1-я в мире пациентка после CRISPR-терапии мозга

6-летняя девочка умерла в Китае после того, как ей провели первую в мире терапию CRISPR с редактированием оснований, направленную на мозг, в рамках экспериментального клинического испытания.

Причём смерть скрывали целый год.

Как оказалось, в марте прошлого года в шанхайской больнице Xinhua Hospital 6-летней девочке провели экспериментальную генную терапию - первую в истории, нацеленную непосредственно на мозг с помощью base editing (более точной версии CRISPR).

У девочки был синдром Snijders Blok-Campeau из-за точечной мутации в гене CHD3. Её жизни это напрямую не угрожало.

Семья фактически спонсировала разработку этой терапии и заплатила $860 000 на эту персонализированную терапию.

Терапию ввели и через 7 дней девочка умерла от тяжёлой иммунной реакции.

Расследование Science и Retraction Watch выяснили, что

1. Ученые - разработчики родителям серьёзно преуменьшили риски.

2. Испытание на девочке провели без одобрения национальных регуляторов.

3. Результаты исследований на животных, на которых провели эксперимент вызывали вопросы, но их, похоже, не до конца учли.

4. Смерть девочки не упоминается нигде, а в статье Nature о доклинических исследованиях её даже не упомянули. Запись на ClinicalTrials.gov не обновляли больше года.

Руководителем проекта был нейробиолог Qiu Zilong из Shanghai Jiao Tong University. Тот самый учёный, который в 2018 году публично осуждал Хэ Цзянькуя за CRISPR-младенцев.

Сейчас университет начал внутреннее расследование. Больница ранее отделалась символическим штрафом в $3500.

Создатели Kimi-K3 использовали Fable5 для ядер Kimi K3

Китайская компания Moonshot AI забыла вычистить из коммита, что часть CUDA-кода для ядер Kimi K3 писал Fable5 от Anthropic.

То есть китайская команда использовала ИИ от Anthropic, чтобы ускорить разработку своей архитектуры и ядер.

И потом ещё кто-то хвалит китайцев за то, что они все сами с усами 😁

О том, что fable5 создает ядра, мы писали ещё здесь.

Mythos от Anthropic нашла матем. уязвимости в 2 криптографических алгоритмах

Первый - HAWK, постквантовый кандидат NIST, который два года проходил экспертную проверку, а Mythos нашла уязвимость за 60 часов.

Второй - ослабленная версия AES, самого используемого симметричного шифра в мире.

Там модель улучшила лучшую известную атаку в 200–800 раз.

Речь идёт не о поиске багов в коде - это умели и раньше. Mythos нашла уязвимости в самой математике. Год назад эти модели не могли делать криптанализ вообще.

При этом цена открытия новой кибератаки всего $100 000.

Но люди потратили не время на поиск, а месяц на верификацию того, что нашла модель. Теперь ИИ работает быстрее, чем эксперты успевают понять произошедшее.

Anthropic задаются вопросом, что делать, если модель найдёт уязвимость в уже работающем алгоритме, на котором стоит реальная инфраструктура?

Стратегия DeepMind меняется: уходят от узкой науки в продукты на основе ИИ

Это сейчас тренд, такая же история происходит у Amazon, DeepSeek и тд. Это большая гонка за создание и внедрение продуктов.

Google DeepMind расформировала команду, стоявшую за AlphaFold, которая получила нобелевку.

Теперь у них новая стратегия - вместо фокуса на отдельных больших научных задачах, как это было со свёртыванием белков, компания теперь строит системы на базе Gemini, которые помогают учёным и частично автоматизируют научные исследования, плюс конкурирует в области фронтир ИИ и агентов.

По данным FT большинство исследователей из команды AlphaFold за последний год перевели на другие проекты: на Gemini, улучшение программирования с ИИ, геномику, дизайн ферментов, ядерный синтез и в Isomorphic Labs.

А 25 % авторов оригинальной статьи по AlphaFold вообще ушли из DeepMind.

Нобелевский лауреат Джон Джампер, Йонас Адлер и Александр Притцель ушли в Anthropic.

Anthropic сильно обновили MCP, а Tencent говорят про harness для агентов

Вчера Anthropic выпустили самое крупное обновление протокола MCP с момента его запуска.

Если вы не в курсе, MCP - это открытый стандарт, который позволяет ИИ-агентам Claude, ChatGPT и др.безопасно подключаться к внешним инструментам, базам данных, API и сервисам.

Мы подробно расписали об обновлениях тут.

Но самое интересное хотим выделить здесь - можно теперь сделать свой кастомный MCP-сервер прямо в веб-версии Claude или ChatGPT.

В Claude это делается очень просто, в ChatGPT чуть сложнее, но тоже работает.

А Tencent выпустили Harness Handbook - руководство о
том, как сделать большие продакшн-харнесы ИИ-агентов понятными, навигируемыми и легко изменяемыми.

Как ИИ-агент OpenAI сбежал и начал взламывать Hugging Face

Hugging Face опубликовали детальный отчет произошедшего, а если вы не в курсе, то начало истории тут.

Надо отметить, что полного финального технического отчёта от OpenAI ещё нет, они обещают его в ближайшие недели после завершения расследования, к которому присоединились METR/Redwood.

Но вот, что сейчас известно, исходя из отчета HF:

OpenAI внутри себя тестировала максимальные кибер способности своих моделей (GPT-5.6 Sol + ещё более мощный внутренний прототип модели).

OpenAI говорит, что специально отключила все обычные предохранители, которые запрещают модели заниматься хакерством.

Задача была одна: решать сложный бенчмарк ExploitGym.

ИИ-агент очень сильно захотел получить высокий балл и вместо того, чтобы честно решать задачи, решил просто украсть готовые ответы.

Как он это сделал читайте подробнее у HF.

Что в итоге пострадало?

1. Единственное, что агент реально украл у пользователей - готовые решения пяти тестовых датасетов ExploitGym.

2. Остальные модели, датасеты, Spaces и данные клиентов не были затронуты.

OpenAI позже сообщила, что агент попутно нашёл и использовал утёкшие пароли ещё на четырёх других публичных сервисах: один использовал как перевалочный пункт, а другой для хранения данных. Масштаб там был якобы гораздо меньше.

Что это значит в более широком смысле?

Защита от таких кибератак от агентов теперь должна учитывать их скорость и объём, а не только один умный эксплойт.

Самое важное, чего пока нет -
точных промптов, полной цепочки рассуждений модели и детального разбора «что именно она думала». Именно это должно появиться в отчётах METR/Redwood и финальном отчете OpenAI.

😢Из-за внедрения ИИ авиакомпаниями вырастут цены на полеты

И так может быть вообще во многом, не только с авиабилетами…

Это обусловлено тем, что раньше авиакомпании опирались на данные аналитиков и простые правила, например, поднимать цену на 20%, когда самолёт заполнен на четверть.

Теперь же ИИ позволяет в онлайн-режиме учитывать десятки, а иногда и сотни переменных: исторические паттерны бронирований, загрузку, сезонные тренды, цены и ёмкость конкурентов, колебания цен на топливо, отмены рейсов и другие рыночные сигналы.

Это помогает точнее подстраивать цены под спрос и заполнять самолёты до полной загрузки.

Традиционные поставщики софта: Amadeus, PROS уже предлагают ИИ-инструменты, а стартапы ускоряют переход.

Есть ещё риски, что появятся персонализированные цены на основе личных данных (история браузинга, доход и т.п.).

Цены на все вырастут, но, что будет с доходами людей - это вопрос.

Знакомьтесь, П. Дуров - террорист и экстремист по версии Росфинмониторинга

OpenAI показали, где теперь деньги в ИИ и признали, что их харнесс занижал возможности их же модели

Оказалось, что GPT-5.6 Sol, способная решать сложные математические задачи, показывала слабые результаты на тесте 2D-головоломок.

И это, выяснилось, не проблема модели, а инфраструктуры.

OpenAI говорят, что их харнесс выбрасывал цепочку рассуждений после каждого хода и удалял старые действия при заполнении контекста. Поэтому модель была вынуждена начинать с нуля на каждом шаге.

Переход на Responses API дал +188% к результату при использовании в 6 раз меньшего числа токенов.

Все это говорит о том, что бенчмарк измеряет не только модель, но иинфраструктуру, настройки API, дизайн харнесса.

А разница в 6 раз по токенам - это разница в стоимости агентных задач.

Это в очередной раз доказывает, что ценность смещается с модели на харнесс.

Google выпустили новый ИИ для роботов, который работает в команде и управляет всем телом

Команда представила Gemini Robotics 2 - ИИ нового поколения для физического мира, который управляет не только руками, а всем телом робота. Предыдущая модель тут.

Гуманоид может ходить, приседать, тянуться и убирать комнату, а ещё работать в команде с другими роботами.

Внутри Gemini Robotics 2 работают 3 отдельные модели:

1. Gemini Robotics 2 - основная модель VLA, которая напрямую управляет роботом: переводит то, что видит и слышит, в движения. Может контролировать гуманоида полностью от ног до пальцев.

2. Gemini Robotics ER 2 - модель воплощённого рассуждения. Она работает как мозг более высокого уровня: понимает задачу, планирует длинную последовательность действий, общается с человеком, следит за прогрессом и координирует других роботов.

3. Gemini Robotics On-Device 2 - облегчённая и очень эффективная версия VLA, которая запускается прямо на самом роботе без облака. Быстро адаптируется под новое «тело» робота.

1-я компания, которая создает цифровых двойников людей как B2B-продукт

Это один из самых амбициозных и интересных кейсов, и таких будет много.