"В декабре 2025 возможности агентных LLM пересекли некий порог и вызвали фазовый сдвиг в разработке ПО" – Андрей Карпаты

В твиттере раскрутился очередной пост маэстро с заметками про работу с coding агентами. Как всегда, можно разбирать на цитаты. И как всегда, мы подготовили краткий перевод (советуем также прочитать оригинал, конечно):

За последние недели я много кодил с Claude и заметил резкий сдвиг. Еще в ноябре у меня было примерно 80% ручного кода плюс автодополнение и 20% агентов. В декабре стало наоборот: 80% агентного кода и 20% правок вручную. По сути я программирую на английском языке. Это немного бьет по эго, но возможность оперировать кодом крупными блоками слишком полезна. Это самое большое изменение моего стиля программирования за примерно 20 лет, и оно произошло буквально за несколько недель.

Хайп про то, что IDE больше не нужны, и про агентные рои – пока преждевременен. Модели все еще ошибаются, и за ними нужно сделить в полноценной IDE. Ошибки теперь другие: не синтаксис, а тонкие концептуальные промахи. Самая частая проблема: модель делает неверные предположения и спокойно продолжает, не проверяя их.

Необычно наблюдать за выносливостью модели: она не устает, не демотивируется и может долго биться там, где человек бы уже сдался. Ощущается, что выносливость была бутылочным горлышком в работе, и LLM резко его расширили.

Само ускорение от LLM измерить сложно, но важно другое: я делаю вещи, которые раньше не стоили усилий, и берусь за код, к которому раньше не мог подступиться из-за нехватки знаний. Это не только ускорение, но и расширение возможного.

При этом программировать с агентами веселее. Уходит рутина и появляется творчество. У других реакция может быть другой: LLM-кодинг разделит инженеров на тех, кто любил сам процесс кодинга, и тех, кто любил создавать продукты.

Я замечаю, что способность писать код вручную постепенно атрофируется. Возвращение к полностью ручному кодингу уже сложно представить.

Я морально готовлюсь к 2026 году как к году коллапса ИИ-слопа, который накроет весь Интернет, в том числе GitHub, Substack и arXiv. Но реальные улучшения никуда не денутся.

Индустрия сейчас переваривает новый уровень возможностей: пока что организационные процессы адаптируются, и поэтому 2026 год будет очень энергичным. Возможно, разрыв между средним и топовым уровнем специалистов вырастет. Но пока модели лучше закрывают микро-задачи, чем макростратегию.

OpenAI релизнули Prism – Overleaf на ИИ-спидах

Это единая среда для написания научных (и не только) работ. По сути, облачный LaTeX‑воркспейс с глубокой интеграцией GPT‑5.2.

Помимо базы (неограниченное число проектов и соавторов, совместное онлайн редактирование, рендеринг LaTex) Prism, естественно, напичкан всевозможным ИИ:

– Агент видит весь проект, предыдущие правки, черновики и пр. и вносит изменения, исходя из всей структуры работы (aka Cursor для статей)

– Помимо генерации текста модель может проверить ваши рассуждения, прояснить аргументацию, помочь отрефакторить таблицу, ссылки, формулы и тд.

– Есть интеграция arXiv для поиска релевантной литературы и синхронизация с Zotero для управления источниками и цитированием.

Ну и еще несколько приятных дополнений: например, автоматическое обновление ссылок и списка литературы при изменениях текста или генерация схем/диаграмм/формул из рукописных набросков.

Доступно абсолютно всем, у кого есть аккаунт ChatGPT, так что вперед: prism.openai.com/

Hugging Face отказались от 500 миллионов долларов от Nvidia, чтобы сохранить независимость

Пару месяцев назад Nvidia предложила стартапу инвестиции в размере 500 миллионов долларов. Сумма предлагала оценку стартапа примерно в $7 млрд. Сейчас оценка – около 5 миллиардов, так что предложение с виду щедрое.

Но внезпно... HF отказались, потому что не хотели, чтобы один крупный инвестор получил слишком сильное влияние на стратегию и направление развития компании. Они заявили, что их цель – демократизировать ИИ, а не подчинить его интересам одного крупного игрока и максимизировать прибыль.

При этом, кстати, в 2025 HF была прибыльной за счет корпоративных клиентов, которые платят за расширенный функционал (таких примерно 3%, что, на самом деле, немало).

Робин Гуды нашего времени

Google релизнули фичу Agentic Vision для Gemini 3 Flash

По сути, она превращает анализ изображений из статического процесса в динамический. То есть вместо «посмотри на изображение и ответь» модель теперь делает «посмотри на изображение, поработай с ним и ответь».

Конкретнее, отрабатывает цикл «Think-Act-Observe», то есть модель (1) анализирует изображение, думает и составляет план; (2) выполняет какой-то код для обработки изображения, всяких расчетов, детекции и тд; (3) обрабатывает результаты и добавляет в контекст новую информацию, которую использует для ответа.

Например, есть задача посчитать пальцы на руке. Модель не просто смотрит и отвечает «5», а детектит каждый палец (прямо с рамками), считает прямоугольнички и выдает ответ. Пример упрощенный, но передает суть: модель тут работает с картинкой, как бы делая из нее визуальный черновик для рассуждений.

Лучше всего фича показывает себя, конечно, на всяких сложных таблицах и при работе с мелкими деталями. Прирост к метрикам относительно ванильной Gemini 3 Flash – в среднем примерно 5-10%.

Попробовать уже можно и в API, и в AI Studio

blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/agentic-vision-gemini-3-flash/

Там на сцене появился новый амбициозный ИИ-стартап Flapping Airplanes

Его основали братья Спекторы и Эйдан Смит. У всех очень внушительный опыт в математике и ML + найме (например, Бен Спектор руководил инкубатором, через который прошли Cursor).

Название – дословно «хлопающий крыльями самолет» – отражает цель компании: создание нового подхода к обучению ИИ.

Они собираются решить проблему с данными и уверены, что обучать ИИ можно намного эффективнее.

В то время как современные системы обучены практически на всей доступной истории, люди превосходят возможности искусственного интеллекта, несмотря на то, что они видят не более нескольких миллиардов текстовых токенов во взрослом возрасте.

По нашим оценкам, эффективность обработки данных человеком в 100к–1кк раз выше, чем у существующих моделей.

Чтобы сократить этот отрыв, нужно переосмыслить саму концепцию ИИ: архитектуры, функции потерь и даже градиентный спуск. Этим, собственно, и собираются заняться во Flapping Airplanes.

Наша единственная цель – проводить качественные, революционные исследования. Хотя в настоящее время мы не стремимся к коммерциализации, мы считаем, что наша работа в конечном итоге откроет огромные возможности в корпоративной среде, робототехнике, торговле, научных открытиях и многом другом.

Сейчас ребята уже привлекли 180 миллионов инвестиций и набирают команду.

Смело?

DeepMind выпустили сгенерированный мультик

Его представили на кинофестивале Sundance (и надеемся, скоро выпустят в общий доступ).

Короткометражка называется «Dear Upstairs Neighbors» и рассказывает про девушку, которая мучается бессонницей и галлюцинациями из-за шумных соседей.

Создавался мульт совместно с Конни Хи, режиссером из Pixar. Она вдохновилась своей личной историей и нарисовала наброски образов. Они получились достаточно сложными, так что в традиционной анимации это все требовало бы месяцев ручного труда.

В то же время для современных генераторов сюжет тоже оказался слишком нешаблонным. В итоге результат родился из синергии:

– Большая команда из DeepMind (45 инженеров!) специально затюнили Veo и Imagen под мульт и создали инструменты для локального редактирования кадров.

– Аниматоры создавали концепты -> модели их оживляли -> аниматоры допиливали детали.

В итоге фильм нарисовали всего за несколько недель. Будущее подкралось незаметно.

https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/google-deepmind/dear-upstairs-neighbors/

Инженеры AI VK построили Discovery-платформу – единую инфраструктуру для рекомендаций, поиска и рекламы в десятках продуктов VK. Логичный шаг, где модели, данные и пайплайны живут по единым стандартам.

Платформа закрывает полный цикл тестирования идей и сокращает его в 5 раз, а новый улучшенный рекомендер можно запустить в среднем за месяц. Продуктовые метрики говорят сами за себя: количество сохраненных треков в VK Музыке выросло на 40%, релевантность рекомендуемых роликов в VK Видео – на 70%.

Инженерам (особенно из рексис) рекомендуем почитать о том, как строили и из каких компонентов состоит платформа.

В эфире ставшая постоянной рубрика: Илон Маск ссорится с <вставьте любое имя>

С Лекуном они давно друг друга не жалуют, взаимные подколы летят только так. На этот раз Лекун заявил, что ни одна из современных робо-лабораторий «понятия не имеет», как сделать по-настоящему полезных роботов.

Маск прокомментировал видео, сказав, что Ян просто «сам не знает, что делать, и думает, что никто не знает».

Ответ Лекуна себя ждать не заставил:

На самом деле, совсем наоборот.
Я знаю, что смогу это сделать, и знаю, как это сделать.
Но только не с теми методами, на которые сейчас все делают ставки.
Я (как известно) делаю ставку на JEPA, world models и планирование.
В какой-то момент ты поймешь, что я прав.

Выбираем свою палочку Twix

Вернемся завтра с новыми интересными фактами, спокойной ночи

POV: ты уходишь с хорошей должности в найме делать стартап на апишке OpenAI

But why?..