Статья Step-DeepResearch где показано, что даже 32B-модель может делать по-настоящему глубокие исследования при очень низкой стоимости инференса.

📊 На бенчмарке ResearchRubrics модель получает 61.42, а полный отчет стоит меньше 0,50 RMB.

Идея проста: большинство агентов ведут себя как поисковики. Они собирают факты, но не превращают их в проверенный, связный отчет.

Здесь исследование понимается как длинный цикл: понять реальную задачу - составить план - искать источники - сравнивать и проверять - исправлять ошибки - писать отчет.

🧩 Цикл разбили на 4 базовых навыка:
• планирование
• поиск информации
• рефлексия и проверка
• написание отчета

Данные собирали из реальных отчетов, восстанавливая исходные вопросы и планы, а также из вопросов, связанных с базами знаний и документами.

⚙️ Обучение шло в 3 этапа:
1) сначала обучают базовым навыкам
2) затем учат полным цепочкам с инструментами
3) далее добавляют обучение через попытки и проверку, где чек-лист оценивает отчет и награда дается только за полностью пройденный результат

📌 Авторы также представили ADR-Bench, где эксперты сравнивают два отчета бок о бок, а рейтинг строится по системе Elo.

https://arxiv.org/pdf/2512.20491

Япония протестировала передачу энергии из космоса - без проводов и топлива 🚀⚡

Японские инженеры успешно провели тест:
солнечные панели в космосе собрали энергию и передали её на Землю по микроволновому каналу.
На наземной станции сигнал снова преобразовали в электричество и система заработала.

В отличие от наземных солнечных станций, космические панели работают:

- без облаков и погоды
- без ночи
- круглосуточно — 24/7

То есть это потенциально *стабильный источник чистой энергии*.

Этот тест ранний, но ключевой шаг к будущим
орбитальным солнечным фермам.

В перспективе такие системы смогут обеспечивать энергией:
- целые города
- удалённые и труднодоступные регионы

Эксперты считают, что это может стать переломным моментом: космические технологии начинают помогать в борьбе с климатическими проблемами.

Пока это эксперимент, но главное доказано: идея работает.

🚀 Agentic AI Crash Course: бесплатный курс про автономных AI-агентов

Этот курс обучает не просто генерации текста, а созданию систем, которые понимают задачу, планируют шаги и выполняют действия.

Что внутри:
- как устроены AI-агенты и чем они отличаются от обычных LLM
- инструменты и функции, которыми агент управляет
- планирование и рассуждение
- память и контекст у агентов
- RAG и агентные архитектуры
- мульти-агентные системы
- практические кейсы и продакшн-паттерны

Кому подойдёт:
- разработчикам, которые хотят строить автономные AI-системы
- продактам и аналитикам, которым важно понимать архитектуру
- всем, кто хочет быстро въехать в agentic AI

Почему это полезно:
- агенты умеют принимать решения, звать API, собирать данные и автоматизировать сложные задачи
- курс дают бесплатно, хотя раньше он был платным

https://github.com/aishwaryanr/awesome-generative-ai-guide/tree/main/free_courses/agentic_ai_crash_course

👨‍🎓 Harvard выложил в открытый доступ учебник по ML-системам и это редкий случай, когда материал действительно полезный.

В учебнике показан полный цикл: от понимания основ до построения продакшн-систем, которые можно запускать в реальном мире.

Что в книге и почему она стоит внимания:

- вы самостоятельно собираете autograd, оптимизаторы, attention и мини-PyTorch — чтобы увидеть, как устроены фреймворки изнутри

- разбираетесь в базах: батчи, точность вычислений, архитектуры, процесс обучения

- учитесь оптимизировать производительность: работать с ускорителями, бенчмарками и эффективностью систем

То есть это не вводная книжка, а полноценный маршрут от теории к продакшну.

📚 Книгу и код можно читать бесплатно прямо сейчас.

📌Репозиторий: https://github.com/harvard-edge/cs249r_book
📌PDF: https://mlsysbook.ai/assets/downloads/Machine-Learning-Systems.pdf

🔥 На stepik вышел курс, который учит Создавать настоящие AI-сервисы, а не просто запускать скрипты?

Этот практический курс по Python и FastAPI покажет, как собрать полноценное приложение с ИИ, базой данных, автогенерацией контента и Telegram-ботом.

Ты пройдёшь путь от первого HTTP-запроса до рабочего сервиса, который сам генерирует текст через ИИ, сохраняет данные, отправляет результаты по расписанию и отвечает пользователям.

Никакой теории ради теории - только практические шаги, из которых рождается реальный продукт.

🎁 48 часов действует скидка в 40% процентов

👉 Начать учиться на Stepik

🔥 Свежий Open-source от Tencent: HY-Motion 1.0

Это модель text-to-motion с миллиардом параметров, построенная на Diffusion Transformer + flow matching.

Она превращает обычное текстовое описание в реалистичные, плавные и разнообразные 3D-анимации персонажей. Подходит и разработчикам, и инди-создателям: готовые движения легко вставляются в стандартные пайплайны 3D-анимации. 🎮🎥

🔹 1B+ -модель хорошо следует инструкциям.
🔹 Полный цикл обучения - Pre-training → SFT → RL
🔹 200+ категорий движений в 6 больших классах - одна из самых широких библиотек.

Полезные ссылки:
🌐 Project page: https://hunyuan.tencent.com/motion
🔗 GitHub: https://github.com/Tencent-Hunyuan/HY-Motion-1.0
🤗 Hugging Face: https://huggingface.co/tencent/HY-Motion-1.0
📄 Technical report: https://arxiv.org/pdf/2512.23464

🎬 Леонардо ДиКаприо: ИИ не заменит искусство, потому что ему не хватает человечности

Леонардо ДиКаприо поделился мнением о том, что искусственный интеллект может быть инструментом, но он не способен создать подлинное искусство.

Почему, по мнению актёра, ИИ не равен искусству:
- ИИ помогает показывать новые идеи и служить подсказкой для молодых режиссёров.
- Настоящее искусство рождается из человеческого опыта, эмоций и внутреннего «якоря».
- Даже яркие ИИ-проекты быстро становятся вирусными, но так же быстро исчезают, потому что в них нет глубины и автора.

ДиКаприо также отметил, что стремительное развитие ИИ может повлиять на работу творческих специалистов. Его позиция проста: технологии важны, но человек и его история остаются сердцем искусства.

https://variety.com/2025/film/news/leonardo-dicaprio-ai-lacks-humanity-cant-replace-art-1236603310/

🚀 Будущее разработки наступило тихо

Создатель Claude Code из Anthropic, Борис Черны, поделился цифрами, от которых становится немного не по себе:

> «За последние 30 дней **100%** моих коммитов в Claude Code были написаны… Claude Code.
> 259 PR, 497 коммитов, +40k строк, −38k строк.
> Каждую строку написал ИИ (Claude Code + Opus 4.5).»

❓ Главный вопрос:
*где будет наша профессия к концу 2027/28?*

— станем архитекторами и наставниками для ИИ;
— будем управлять пайплайнами и проверять качество;
— или «чистое кодинг-время» просто исчезнет?

Одно ясно: игра меняется — и выигрывать будут те, кто научится работать вместе с ИИ, а не против него.

Что думаешь - тревожно или это огромная возможность? 🤔

На «радиостанции Судного дня» внезапно зазвучало «Лебединое озеро» 🎶

UVB-76 - её же называют «Гудок»- та самая загадочная коротковолновая станция, которая вещает с 1970-х.
Она передаёт однообразный сигнал, время от времени странные фразы.

Официального назначения унее нет. Заговорщики спорят десятилетиями.

И вот - новая «пасхалка»:
в эфире вдруг прозвучало «Лебединое озеро».

Что это было?
⚡ кодовый сигнал,
🎭 чья-то шутка оператора,
🛰 или просто тест трансляции?

Никто не признаётся — а значит, загадка живёт дальше.

💰 Forbes назвал самых молодых миллиардеров в мире и это основатели AI-платформы

Трое 22-летних американцев - Adarsh Hiremath, Brendan Foody и Surya Midhi: попали в список Forbes как самые молодые миллиардеры.

Они создали Mercor платформу, где разработчики и компании используют ИИ для автоматизации написания и проверки кода.

Цифры впечатляют:

💵 состояние каждого: $2,2 млрд

🏢 оценка компании частными инвесторами около $10 млрд

AI-рынок не просто растёт, он создаёт новое поколение технологических миллиардеров.

https://www.forbes.com/profile/adarsh-hiremath/