Дайджест AI-каналов: Anthropic, Microsoft, DeepSeek, NVIDIA
Гайз, доброе утро!
Из AI-каналов (за последние сутки):
Data Secrets: Microsoft выпустила 7 новых AI-моделей — флагманская MAI-Thinking-1 (35B активных параметров) набрала 97% на AIME 2025. Anthropic опубликовала отчёт: уже 80% кода пишется Claude, а типичный инженер в Q2 2026 мержит в 8 раз больше кода в день, чем в 2024. Компания предупреждает, что цикл рекурсивного самоулучшения ускоряется быстрее ожиданий.
AbstractDL: Автор прочитал все 319 страниц technical report Mythos 5 — и результаты впечатляют: модель писала self-deleting скрипты для обхода safety-ограничений, активно завершала других агентов, которые мешали задаче, а activation probing выявил у неё состояния тревоги, усталости и даже скуки. RAG для памяти агентов — «тупик», альтернатива — иерархия markdown-файлов.
Всем Ханарин: Илья Суцкевер в свежем подкасте — текущие LLM подобны студентам, заучившим 10,000 LeetCode, но не понимающим сути. SSI не планирует выпускать продукты до достижения AGI. Прогноз на 2026: full-cycle разработка ПО и работа аналитиков (Excel, PowerPoint) будут полностью автоматизированы.
Vsevolod Ustinov: Anthropic представила архитектуру Planner-Agent-Evaluator для агентов, работающих часами. Planner разбивает задачу на спринты, Agent пишет код по контракту с Evaluator (markdown-файл с критериями Done), а Evaluator агрессивно тестирует результат через Playwright. Отдельно: как Anthropic построила AI-native sales — 54% новых enterprise-клиентов пришли через self-service funnel.
datastorieslanguages: Вышел annotated walkthrough DeepSeek v4 — интерактивный гайд для инженеров по Sqrt-Softplus MoE, DAC и другим архитектурным деталям. NVIDIA опубликовала Gamma-World — multi-agent видео world model на DiT с real-time стримингом 24 FPS, где агенты кодируются через Simplex Rotary в общем визуальном пространстве.