Умеют ли нейросети создавать игры?

Как вы думаете, может ли нейросеть не просто писать код, а придумать игру с нуля — чтобы герои прыгали, анимации радовали, а всё это реально хотелось попробовать самому? Оказалось, для ИИ с этим не всё так просто. Одно дело — решить алгоритмическую задачку. Совсем другое — создать что-то, что приятно выглядит и не разбивается при первом запуске. Недавно исследователи придумали способ честно сравнивать, какой ИИ справляется с этой задачей лучше: они собрали целый полигон игровых примеров, где важна не только работа кода, но и то, что появляется на экране. Получилось не просто сравнение — а взгляд на настоящее и будущее генерации игр силами нейросетей.

📜 Полный обзор

Агентная федерация: как мультиагентные системы учатся работать сообща

Большинство мультиагентных систем устроены довольно просто: у каждого своя роль, сценарий расписан заранее, и кажется, что всё работает. Но стоит выйти за границы прототипов — и выясняется, что этот подход трещит по швам. Хаос реального мира не прощает жестких шаблонов. Где найти исполнителя под специфичную задачу, если агентов — сотни, а сеть нестабильна?

Исследователи предлагают новую идею: пусть агенты не делят между собой роли, а находят друг друга по навыкам, причём делают это на лету. Внутри такой “живой федерации” команды собираются динамично — как будто поле задачи само притягивает тех, кто лучше всего с ней справится. Как это работает и почему оказывается намного эффективнее привычных ансамблей — разбираемся на примере архитектуры Federation of Agents.

📜 Полный обзор

Как думают ИИ-модели: раскладываем рассуждения на эпизоды

Последние поколения LLM умеют долго рассуждать. И вот недавно исследователи решили взглянуть на этот процесс иначе — как на развернутую историю, где каждая мысль занимает свое место в последовательности эпизодов. Оказывается, у логики моделей есть неожиданные параллели с тем, как задачи решают люди: сначала читают, потом анализируют, строят план, пробуют варианты, а иногда теряются и возвращаются на пару шагов назад. Какой путь проходит ИИ, пока ищет ответ, и насколько этот путь похож на человеческий? Новая работа с аккуратной разметкой и яркими визуализациями открывает этот скрытый внутренний театр рассуждений.

📜 Полный обзор

Прямой диалог с лентой или будущее рекомендательных систем

Порой кажется, что ленты рекомендаций появились вместе с интернетом — мы уже привыкли к их настойчивым попыткам угодить нам по лайкам и кликам. Но кто из нас не сталкивался с однообразными подборками в своём информационном пузыре?

Исследователи решили попробовать новый подход к рекомендациям — дать пользователю право голоса прямо в ленте: теперь можно просто сказать «это слишком дорого», и рекомендация тут же поменяется. Как устроены такие рекомендательные системы — разбираемся в новом обзоре.

📜 Полный обзор

Что будет, если заставить ИИ-агента работать с тысячами API

Вы когда-нибудь задумывались, как ИИ-агента научить сразу работать с тысячами разных API? В обычной жизни всё просто — приложение вызывает одну-две привычные функции, а тут задача куда масштабнее: собрать из разрозненных инструментов настоящий швейцарский нож, который не теряется в сложных цепочках вызовов и правильно управляет аргументами, даже если сценарии усложняются. Команда ByteDance решила попробовать — «а что если научить ИИ действовать в среде, где инструментов не просто много, а очень много, и всё это в единой логике?» Получился AgentScaler: агент, который тренируется сразу в тысячах мини-миров, учится планировать, исправлять ошибки на ходу и удивительно бодро справляется даже с нестандартными задачами.

О том, как устроена эта вселенная для ИИ, как там моделируют работу инструментов и почему такой подход кардинально меняет обучение агентов — в новом разборе.

📜 Полный обзор

Увидел-указал-полетел: как управлять автономными дронами без обучения с нуля

Когда дроны только появились, ими можно было управлять разве что с пульта или через текстовые команды — «поверни налево», «лети прямо», «вверх на два метра». Всё это выглядело немного старомодно и, прямо скажем, неудобно: попробуй опиши словами маршрут, если дрон видит перед собой живую картинку, а тебе надо всё переводить в текст. И вот появился довольно неожиданный подход — вместо текстовых инструкций просто показывать дрону, куда лететь, буквально указывая нужную точку в кадре.

Теперь команда для беспилотника — это не набор слов, а пиксель на изображении, а значит, связь между вашим замыслом и настоящим полетом стала куда более непосредственной. Модель сама определяет, как лететь к этой точке, одновременно замечает препятствия и быстро реагирует, если что-то изменится. Что получилось из этой попытки «разговаривать» с дроном языком зрения — и c какими проблемами исследователи столкнулись на практике? Всё оказалось интереснее, чем кажется на первый взгляд.

📜 Полный обзор

Агент-исследователь: как научить LLM работать с поиском в интернете

Модели давно научились отвечать на вопросы и решать задачи, но в живом поиске по интернету они пока скорее теряются, чем становятся настоящими помощниками. Ведь здесь всё не так просто: обычного запроса не хватает, приходится возвращаться к предыдущим шагам, уточнять детали, сопоставлять факты из разных источников. Команда InfoAgent решила прокачать LLM так, чтобы она вела себя не как угадывающий бот, а как упорный веб-детектив — способный шаг за шагом пробираться через паутину ссылок и находить нужное даже в запутанных случаях. Как устроена такая система, почему старые подходы уже не работают, и что из этого вышло — обо всём по порядку.

📜 Полный обзор

Как ИИ-агенты учатся работать с временными рядами

В мире данных однотипные графики часто выглядят уныло, а работа с ними — еще скучнее: очистка, бесконечные проверки, подбор моделей и объяснения для любопытного начальства. Классические алгоритмы предсказаний временных рядов давно знакомы аналитикам, но когда массив данных огромен, а требования к прозрачности все выше — старые методы начинают давать сбои.

Вместо того чтобы снова изобретать “лучшую” модель, команда исследователей решила взглянуть на задачу по-новому: построить мультиагентную систему, в которой несколько ИИ-агентов делят между собой всю рутину аналитика — от первой чистки до финального отчета. Что они придумали и почему это на самом деле похоже на работу настоящего исследователя? Разбираемся на живом примере из энергетики.

📜 Полный обзор

Как выжать максимум смысла из тысяч строк кода

Сколько смыслов можно уместить в тысяче строк кода? Этот вопрос становится совсем не теоретическим, когда к делу подключаются современные LLM — им всё чаще приходится разбираться в огромных проектах, где важно не просто “прочитать всё”, а вытащить из бесконечного кода именно то, что нужно. При этом стандартные методы экономят время и память… но нередко теряют самую суть, упуская важные связи между частями программы.

В свежей работе исследователи предлагают неожиданно простой трюк: вместо того чтобы скармливать модели лишние мегабайты, они аккуратно выжимают из репозитория только те фрагменты, которые реально двигают модель к правильному ответу. При этом смысл сохраняется, а мусор уходит.

Оказалось, даже совсем не обучая модель и не вникая во внутренности LLM, можно кратно повысить скорость и снизить стоимость анализа длинного кода — и иногда добиться даже лучшего качества. Как это работает, почему эффект оказался внушительным и к каким деталям тут всё сводится — разбираемся на примере LongCodeZip.

📜 Полный обзор

Как управлять интернетом вещей с помощью LLM

ИИ сегодня уверенно распознаёт тексты, пишет программный код и подсказывает сложные решения — но как только его просят поработать с реальными датчиками или «умным» домом, всё становится неожиданно сложно. Один и тот же датчик может передавать данные в разных форматах, соединения обрываются, взаимодействие превращается в квест с кучей костылей и кастомных скриптов.

Однако совсем недавно инженеры предложили элегантное решение этой застарелой проблемы: не добавлять «ещё один слой» или велосипедить интеграции, а полностью переосмыслить, как LLM взаимодействуют с миром железа. В основе нового подхода — чистая, структурная логика, где роли чётко распределены и всё работает более похоже на реальную команду, чем на беспокойную толпу серверов.

Почему это важно? Такой сдвиг — не просто удобство для разработчиков, а первый реальный шаг к тому, чтобы ИИ начал по-настоящему работать с физическим миром. Как это получилось, где скрыты ключевые идеи и почему новая архитектура может стать стандартом для всего IoT — рассказываю простыми словами.

📜 Полный обзор

Графики по щелчку: как ИИ-агенты берут на себя работу дата-аналитика

ИИ уже неплохо пишет код для простых задач, но когда дело доходит до сложных данных и красивых графиков, всё начинает ломаться: легенды не совпадают, подписи съезжают, а обработка больших таблиц приводит к ошибкам. Почему машина, способная решать головоломки на олимпиадах, не может уверенно справиться с простой визуализацией данных в реальных задачах?

Неожиданный поворот: новое исследование показывает, что дело не только в мощности используемой модели. Группа учёных из Google предложила решать задачу создания графиков не одиночной нейросетью, а целой командой специализированных ИИ-агентов, где у каждого своя роль — от архитектора до критика. Такой подход значительно превзошёл предыдущие методы и показал стабильные результаты даже на сложных сценариях.

Как устроено это командное ИИ-мышление, в чём секрет их коллективной работы? Разобрались, как машины учатся думать шаг за шагом и почему это открывает новый взгляд на будущее автоматизации аналитики.

📜 Полный обзор

Как ИИ научился делать научные видео — от слайдов до говорящей головы

ИИ уже умеет многое: от сочинения текстов до генерации сложных картинок. Но стоит дать ему реальную задачу — вроде создания научного видео по длинной статье, — и он тут же сталкивается с неожиданными трудностями. Почему же до сих пор самые умные модели часто уступают человеку в таких, казалось бы, рутинных задачах, где важна не только начинка, но и подача?

Новое исследование показало интересный поворот: дело не только в качестве речи или зрелищности слайдов. Ключевая сложность — правильно собрать всё вместе: знания, логику повествования, невербальные детали и даже такие мелочи, как движение курсора по слайду. Именно в этом ИИ часто спотыкается, а не в отдельной “говорящей голове” или красивой анимации.

Разбираемся, как современные ИИ учатся имитировать настоящих докладчиков: что нового придумали исследователи, почему для оценки качества нужен целый набор свежих метрик и как прозрачная модульная архитектура наконец-то позволяет ИИ не просто воспроизводить информацию, а действительно объяснять как настоящий докладчик.

📜 Полный обзор

Как ИИ-агенты учатся по видео на YouTube

ИИ становится всё умнее — и вроде бы уже может справиться с самыми разными задачами в интерфейсе компьютера. Но вот парадокс: в настоящих программах даже самые продвинутые агенты до сих пор неловко кликают не туда, путают кнопки и часто просто теряются. Проблема не только в алгоритмах — не хватает настоящих, живых примеров, как действовать шаг за шагом.

Команда исследователей неожиданно нашла решение там, где его никто толком не искал: на YouTube. Вместо сложной ручной разметки они научили ИИ учиться на туториалах обычных пользователей и вычленять из роликов подробные инструкции по работе с реальными приложениями — вплоть до точек кликов и строк ввода текста. Оказалось, такого обучения хватает, чтобы агенты научились уверенно разбираться в браузерах, редакторах и медиаплеерах.

Почему именно такой способ оказался рабочим? И как это открывает новый этап в развитии ИИ для повседневных задач — без огромных затрат и костылей? Разбираемся, как машины начинают учиться «по-взрослому».

📜 Полный обзор

Почему ИИ-агенты ошибаются в простых веб-задачах — и как граф знаний помогает им перестать быть тупыми

ИИ сегодня может писать тексты, решать задачи и даже управлять сайтами — казалось бы, уже почти как человек. Но вот парадокс: самые продвинутые агенты до сих пор ошибаются на простых сценариях и путаются с кнопками или таблицами. Почему решения, работающие в теории, так часто валятся на реальных веб‑задачах?

Недавнее исследование раскрывает неожиданный нюанс. Оказалось, что дело не только в мощности модели или объёме данных — важнее то, «как» агент рассуждает и организует свои действия в сложной среде. Команда предлагает свежий подход: превращать веб и документы в особый «граф знаний», а тестовые ситуации собирать из него автоматически. Такой подход сразу проявляет слабые места даже у топовых ИИ.

Разбираемся, как устроен новый бенчмарк, почему агенты спотыкаются на пути к настоящей автономности, и — главное — что всё это говорит о будущем ИИ, который должен быть и умным, и по-настоящему полезным в наших цифровых задачах.

📜 Полный обзор

Почему тесты на безопасность ИИ-агентов внезапно перестали работать

ИИ-агенты становятся всё умнее и самостоятельнее: теперь они не просто отвечают на вопросы, а могут перемещаться по рабочим компьютерам, запускать команды, и даже подключаться к серверам. Но вот парадокс — стандартные тесты на их безопасность вдруг перестали работать. Почему такие вроде бы мощные системы продолжают допускать опасные ошибки, а защиты срабатывают часто только «на бумаге»?

Свежая работа исследователей преподносит неожиданный поворот: оказалось, настоящая проблема не в том, сколько запретов выстроить вокруг модели, а в том, как сами агенты умеют действовать по шагам, следуя сложным реальным сценариям атак. Авторы впервые проверили ИИ-инструменты в условиях, максимально близких к настоящим: с «руками», которые могут ощупать весь компьютер, и с задачами, похожими на реальную кибератаку.

В этом обзоре — как исследователи вывели на чистую воду современные фреймворки, почему старые способы тестирования больше не работают и что теперь считать настоящей безопасностью для ИИ-агентов.

📜 Полный обзор

Что, если новые бенчмарки для ИИ станут появляться сами по себе?

ИИ уже хорошо решает сложные задачи, но когда доходит до реальных соревнований и живых проектов, вдруг выясняется — старые подходы к проверке его способностей не работают так гладко, как хотелось бы. Бенчмарки, по которым модели тренируются и друг с другом сравниваются, порой буквально застревают в прошлом: их сложно обновлять, они слишком формальные… а ведь задачи мира куда разнообразнее, чем любые придуманное вручную соревнование.

Но недавно появился неожиданный подход: зачем вручную собирать одни и те же стандартизированные тесты, когда сами наборы данных способны становиться свежими полигонами для ИИ? В исследовании MLE-Smith команда обучила агентов автоматически строить новые, реалистичные задачи прямо на потоке настоящих данных — без участия человека, но с сохранением структуры и смысла.

Почему это важно? Потому что такого рода “фабрики” могут радикально поменять, как мы оцениваем ИИ, и дать ему куда более честное, разнообразное поле для прокачки. В этой статье — как работает эта система, с какими трудностями она сталкивается и почему именно автоматизация бенчмарков может стать следующим шагом для всего ИИ-сообщества.

📜 Полный обзор

Инженерия контекста для саморазвивающихся ИИ-агентов

Обычно качество ИИ улучшают двумя путями — дообучая веса или сокращая промты, чтобы всё работало быстрее и дешевле. Со временем короткие шаблоны теряют смысл, а длинные инструкции превращаются в кашу из выжимок.

Оказывается, сила ИИ-приложений кроется не в размере модели, а в том, как “живёт” и развивается их контекст. В роли суперспособности выступает динамичный плейбук — он не боится становиться длиннее, обновляется маленькими шажками и сохраняет тонкие доменные знания. Модель сама учится отбирать, что ей важно, а не просто сжимать всё в краткие подсказки.

В этом разборе — как инженерия контекста помогает ИИ думать гибче и как этот подход работает на практике.

📜 Полный обзор

Как агент учится на ходу: почему память оказалась сильнее дообучения

ИИ-агенты с каждым годом решают всё более сложные задачи — кажется, что до автомобиля без водителя или сверхумного личного ассистента рукой подать. Но как только доходит до настоящей работы — где действий сотни, приложения переключаются туда-сюда и всё зависит от прошлого опыта — они удивительно часто спотыкаются. Модели становятся мощнее, но забывают вчерашние ошибки, не учатся на них и снова наступают на те же грабли.

Новое исследование меняет привычный подход: оказывается, чтобы агент стал умнее, дело не столько в дообучении или размерах модели. Гораздо важнее — встроенная память, которая сохраняет удачные решения, учит быстро находить выход из тупиков и, главное, формирует привычку рефлексировать. Такой подход уже позволил простой модели обогнать продвинутых конкурентов в длинных офисных задачах и находить неожиданные, а порой даже очень “человеческие” решения.

Здесь разбираемся, как агенты учатся использовать свой опыт на лету, почему память и рефлексия меняют всё для ИИ — и чем это грозит (или радует) тем, кто ждет настоящих самостоятельных цифровых помощников.

📜 Полный обзор

Иллюзия интеллекта: как живые тесты разоблачают ИИ-кодеров

ИИ-код сегодня выглядит все изящнее — но стоит попытаться его запустить, как начинаются сюрпризы: сбои, ошибки и несоответствия задаче. Почему же модели, которые так уверенно “говорят” на языке программирования, на практике регулярно сбоят? Возникает ощущение, что между красивым ответом и рабочим решением все еще большая пропасть.

Недавнее исследование переворачивает классический подход к оценке сгенерированного кода. Оказывается, настоящее мастерство модели видно не в том, насколько аккуратно она пишет функции, а в том, что происходит при реальном запуске: как ведет себя интерфейс, работает ли программа долгие минуты, справляется ли со сложными сценариями.

В этом обзоре разбираемся, как живые тесты и интерактив дают шанс действительно выделить сильные модели и почему это может стать поворотным моментом для будущих кодогенераторов.

📜 Полный обзор

Как ИИ-агенты учатся работать в браузере, и почему это может перевернуть будущее веба

ИИ на словах стал «зрелым» — отвечает на вопросы, пишет код. Но стоит занять его реальными задачами — например, использовать браузер, где нужно самостоятельно кликать и искать информацию, — картина быстро меняется: большинство моделей начинают ошибаться на простых действиях. Почему так происходит и что мешает ИИ-агентам стать по-настоящему самостоятельными?

Свежая работа команды BrowserAgent предлагает неожиданный поворот: дело не в размере модели и не только в новых архитектурах, а — в самом подходе к действиям. Вместо долгих цепочек парсинга и передачи текста на вход, агент учится вести себя как человек: видеть живую страницу, запоминать промежуточные шаги и самостоятельно решать, куда кликнуть дальше. Получается не просто суммаризировать контент, а шаг за шагом строить «человеческую» стратегию исследования.

Впервые появляется фреймворк, в которой можно наблюдать, как модели учатся по-настоящему думать и действовать в браузере — с явной памятью, кликами и даже ошибками, как у живого пользователя. Для чего это нужно, чем новый подход отличается от классики, и действительно ли это шаг к умным цифровым ассистентам? Разбираемся с подробностями на свежих экспериментах и реальных результатах.

📜 Полный обзор

Когда тесты пишутся сами: как ИИ превращает текст в рабочие сценарии тестирования

ИИ-агенты становятся все умнее, но на практике автоматизация сквозных тестов по-прежнему требует ручной работы и терпения. Даже последние языковые модели прекрасно пишут небольшие тесты, а вот с реальными сценариями — где интерфейс меняется, а цепочка действий длинная — всё не так гладко, как хотелось бы.

Недавнее исследование добавляет неожиданный штрих в картину: оказывается, перевод пользовательского сценария в написанный «по-человечески» тест гораздо сложнее, чем простая генерация кода. Ключ не в размерах модели, а в том, насколько хорошо она умеет понимать логику действий, ориентироваться в структуре интерфейса и точно связывать описание с настоящими элементами страниц.

В этом разборе — как устроен фреймворк GenIA-E2ETest, который превращает обычный текст в работающие тестовые сценарии. Почему одни шаги модели даются легко, а на других она всё ещё спотыкается, как люди помогают ИИ “дочищать” код — и что это значит для команд, которые хотят сделать автоматизацию тестирования быстрой, прозрачной и реально полезной.

📜 Полный обзор