Grok Imagine Agents

Тут Грок приподубивает некоторое количество стартапов, которые уже прикрутили рассуждающих агентов к разным LLM и моделям генерации.

У Грока все в одном флаконе:
бесконечный Canvas и возможность общаться с агентом не на уровне промптов, а на уровне постановки задач.

Например:
- “Generate a 1-minute cinematic film”
- “Create a complete manga set”
- “Build UGC product stories”

А дальше он планирует, генерирует, редактирует и итерирует все в цикле рассуждений - все в одном рабочем пространстве.

Такое в принципе можно собрать в Claude Code и MCP коннекторов к разным генераторам (дорого и сложно). И сила Грока также в интерфейсе. Все в одном месте - с визуальной презентацией процесса.

Рано или поздно (имхо) Гугль и другие тоже придут сюда.

Бесплатно попробовать не получится (ну или 3 days free trial Grok Premium).

@cgevent

Робот-лошадь на тонну груза, - это вам не игрушка

Пока Кавасаки готовит Corleo, пекинская Dax Robotics показала Qiji T1000, четырёхного робота, который может тащить тонну и работать двое суток. Настало время робомулов.

🤖 Тоннаж: Несущая способность: 1000 кг. Крутящий момент суставов: 2000+ Н·м, в пять раз выше индустриального среднего.
Сверхмощная батарея: 1–2 дня автономности.
Снег, лёд, склоны, грязь, камни: без проблем.

⚙️ От игрушки к инструменту: Классические робособаки (Unitree, Boston Dynamics) несут до 20 кг.
T1000 работает как лёгкий грузовик, но там, куда грузовик не доедет: горные тропы, пожарные зоны, высокогорные патрули.
Партнёрство с SF Express и KJ Logistics уже оформлено.

💼 Зачем бизнесу: Формируется новая ниша: тяжёлые наземные роботы для мест, куда не доедет колёсная техника.
Горное строительство, арктические экспедиции, пожарная логистика: каждая из этих зон сегодня опирается на человеческий труд с риском для жизни.
Скоро роботы, которые могут тащить тонны грузов станут стандартом оснащения для спасательных и строительных ведомств, как дроны стали стандартом для аэрофотосъёмки.

📺 Робособаки из «Чёрного зеркала» покажутся шуткой, когда в бой пойдёт тяжелая артиллерия.

Когда уже человекоподобных меха-воинов начнут выпускать по типу как в Тихоокеанском рубеже, интересно? :)
Или хотя бы как в Атласе.

#роботы #Китай #DaxRobotics #мулы #лошади
------
@tsingular

Джек Кларк из Anthropic написал один из самых тревожных прогнозов про ближайшие годы AI.

Полностью автоматизированный AI R&D, где frontier-модель сама обучает следующую версию себя, может появиться гораздо раньше, чем многие думают.

Его оценка: около 30% вероятности к концу 2027 года и больше 60% к концу 2028-го.

Речь о системе, которая может сама пройти полный цикл: поставить исследовательскую задачу, запустить эксперименты, улучшить архитектуру, обучить преемника, проверить результат и повторить процесс.

Кларк не считает, что это почти наверняка случится уже в 2026-м. Но он допускает, что в ближайшие 1-2 года мы можем увидеть первый proof-of-concept: AI, который end-to-end обучает не frontier-модель, но уже полноценного «наследника» без постоянного ручного управления.

Почему прогноз стал таким агрессивным?

Модели резко усилились в coding, long-horizon agents, работе с subagents, оптимизации kernel, fine-tuning, воспроизводимости экспериментов и даже alignment research. То, что раньше выглядело как отдельные навыки, постепенно складывается в одну цепочку AI-исследователя.

Модель улучшает инструменты, инструменты ускоряют исследования, исследования рождают новую модель, а новая модель повторяет цикл еще быстрее.

https://x.com/jackclarkSF/status/2051312759594471886

GigaChat как сердце агента: подключить получилось, пользоваться нет

На прошлой неделе я писал, что Алиса пока больше похожа на воркфлоу: сценарий есть, а нормальной работы с нечеткими задачами нет. Я уже тогда захотел чекнуть Гигачат, тормозил гемор с ротацией API ключей.

Вчера у Паши вышел пост про gpt2giga — адаптер для моделей GigaChat через OpenAI-совместимое API. Утилита мне понравилась — не надо думать об обновлении токенов, есть поддержка и OpenAI и Anthropic API. Пошел тестить на своём OpenClaw, тем более что у Паши в Hermes был успешный тест.

🧪 Тест с помехами

Взял тот же кейс про барбершоп:

«Проверь расписание моего барбера в Топгане Хорошёво, он на какой-то набережной, барбер самый дорогой».

Задача мутная: есть опечатки, нет точного адреса, нет имени мастера, есть только намёк на филиал и критерий по цене.

Расчет, что агент воспользуется сначала поиском, потом браузером. Все тулы уже есть. Более того, в обвязке лежит скилл для этой же задачи и есть отдельный субагент чисто под записи. Вариантов записаться масса.

⚙️ Хорошая новость: оно вообще подключается

Через gpt2giga GigaChat действительно можно завести в агентную систему. Всё работает и базовые кейсы успешны.

В изолированном тесте GigaChat-2-Pro умеет вернуть вызов функции. Пример с web_search отработал нормально: модель вернула вызов инструмента. На этом тесте я предположил, что раз мы можем найти барбершоп, то и барбера сможем.

OpenClaw у меня имеет 22 инструмента. И вот в такой конфигурации начались проблемы.

😀 Забегая вперед скажу, что руки (тулы) модель иногда чувствует. Проблема в том, что она не всегда понимает, что ими надо пользоваться.

🤖 Какие были проблемы

Модель ведет себя совешенно разнообразно.

1️⃣ В одном запуске Гигачат Про ответил, что у него нет доступа к интернету или браузеру. Хотя инструменты были переданы.

2️⃣ В повторном запуске он увидел скилл про запись к барберу, но не прочитал его, не сделал поиск, не открыл браузер. Просто написал: «воспользуемся навыком» — и попросил уточнить мастера.

3️⃣ Когда я попросил использовать web_search, инструмент наконец вызвался. Изолированно на русском языке хорошо. В обвязке OpenClaw на русском всё ок, для транслита не осилила search для topgan horoshevo и вызвала web_fetch(url=https://topan.horoshevo). Но это я придираюсь.

Короче говоря тестовая песочница может вызвать тул, но на сложных наборах данных всё ломается. Может даже сломаться аргумент.

💸 А теперь экономика

По тарифам GigaChat для юрлиц GigaChat 2 Pro стоит 0,5 ₽ за 1 000 токенов, GigaChat 2 Max — 0,65 ₽ за 1 000 токенов. Для физлиц пакет GigaChat 2 Pro на 3 млн токенов стоит 1 500 ₽.

Ссылки на тарифы: юрлица, физлица.

Мой OpenClaw ест примерно 140 млн токенов за 7 дней (спасибо Heartbeat). Если считать на месяц, получится примерно 300-400 тыс руб в месяц за Гигачат.

Один только запрос про барбершоп у меня сжигал от 15 000 до 46 000 токенов: системный промпт, память, скиллы, схемы инструментов и т д.

🚧 Интересно, что на 4-х тестах и одном запросе про барбера я получил ошибку: пора платить. 50 000 онбординг токенов улетели и пришлось платить 1500 рублей чтобы продолжить свои исследования.

🧩 Главный вывод

Суверенный ИИ — нужная штука. Я правда хочу, чтобы российские модели можно было использовать не только в пресс-релизах, но и в реальных агентных системах. Чтобы не переживать, как там дела у моих подписок в ОпенИИ.

Но если за суверенный ИИ может платить только корпорация, массового внедрения не будет.

🤔 Школьник может купить подписку на несувeренный ChatGPT примерно за цену пары доставок еды и получить модели, которые стабильнее работают с инструментами. Ценообразование фактически за токены, без дисконта для подписок вряд ли привлечет массу людей.

Кто уже пробовал GigaChat в агентах? У вас инструменты вызываются стабильно или тоже начинается лотерея?

----

Поляков считает — AI, код и кейсы