НейроЭкспресс

Вышла подборка AI-агентов, которые работают прямо в мессенджерах: iMessage, WhatsApp, Telegram или SMS. Они не требуют отдельного приложения — вы просто пишете им как человеку, а они помнят контекст, подключаются к календарю, почте и другим сервисам и выполняют задачи. Среди них есть универсальные помощники, семейные секретари, туристические ассистенты и агенты для контента. Например, Instinct оценивается в $10 млрд и умеет заводить собственную почту, а Poke стал первым AI-агентом в Apple Messages for Business. Для обычных людей это значит, что рутина вроде записи к врачу, брони столика или напоминания о покупках может уйти текстовому боту. Правда, чем больше доступа получают такие агенты, тем острее вопросы приватности и контроля.

В Остине Tesla месяц тестирует Cybercab — беспилотное двухместное такси без руля и педалей. Пассажиры жалуются на долгое ожидание, неверные точки посадки и капризные двери-бабочки, хотя сам ход машины хвалят. За месяц Tesla увеличила число разрешённых Cybercab в Техасе с 45 до 169, но сервис пока работает только в Остине. Дальше компания хочет выйти в Сан-Антонио, Даллас, Неваду и Флориду, где правила мягче. Waymo уже работает в 15 городах США и делает более 500 тысяч платных поездок в неделю, а половина американцев не готова ехать в такси без руля. Власти проверяют безопасность Cybercab, и Tesla нужно убедить и пассажиров, и регуляторов.

Двое исследователей, Nathan Lambert и Tom Zick, запустили некоммерческую лабораторию Trillium Labs. Она будет изучать самые рискованные направления ИИ — например, когда модель помогает создавать более умные версии себя, и автономных агентов — программ, которые сами выполняют задачи. Все детали экспериментов обещают выкладывать в открытый доступ, чтобы другие ученые могли их повторить и проверить. Это вызов большим компаниям вроде OpenAI и Anthropic, которые держат свои модели закрытыми. Сторонники секретности считают, что мощный ИИ нельзя выпускать из-под контроля, а команда Trillium Labs уверена: общее понимание рисков безопаснее для всех. Лаборатория уже собрала первые деньги и планирует потратить десятки миллионов долларов на обучение моделей.

Google выложил традиционный отчёт о своих сентябрьских анонсах, и список получился неприлично длинным. Главная новость — модель Gemini 4 Argon: она держит в «памяти» около миллиона слов и рассчитана на тяжёлые задачи вроде программирования и киберзащиты, но пока её дают только доверенным специалистам, а не обычным людям. Для всех остальных вышли быстрые Gemini 3.8 Flash, голосовые модели Gemini Live и музыкальный генератор Lyria 3.5, который теперь работает прямо в приложении Gemini. Отдельно показали Googlebook — ноутбук на Android, где достаточно пошевелить курсором, чтобы спросить Gemini о том, что на экране, и семейного агента CC со своей почтой, который ведёт общий календарь и домашние дела. В научной части Google похвастался картой всех возможных мутаций человеческой ДНК, новой моделью прогноза погоды WeatherNext 3 и спутником для тестирования ИИ-чипов на орбите.

Тор Грапель, бывший сотрудник DeepMind и один из создателей AlphaGo, утверждает: современные большие языковые модели (LLM) не умеют рассуждать по-настоящему. Они работают как быстрая интуиция: предсказывают следующее слово, опираясь на закономерности, но не выстраивают проверяемую цепочку логики. В AlphaGo решение, которое все считали творческим, родилось не из интуиции, а из перебора тысяч вариантов и оценки будущих последствий. У нынешних чат-ботов нет отдельного «журнала» гипотез и доказательств, а их объяснения часто придумываются уже после ответа. Это опасно в медицине, науке и инженерии, где важно не только что решила система, но и как она к этому пришла. Грапель призывает строить ИИ заново — с явным состоянием знаний и поиском, как у AlphaGo, чтобы решения можно было проверять.

Маркетинговая фирма Graphite сравнила тексты, написанные нейросетями, с 10 000 статьями людей, опубликованными еще до появления ChatGPT. Оказалось, у каждой модели есть свои любимые словечки-маркеры: Claude Opus 5.5 обожает слово «надежный» и фразу «это важно», а OpenAI Astra постоянно говорит о «другом измерении» и конструкциях вроде «не просто X». Известные приметы вроде длинного тире модели почти перестали использовать — их специально отучали, и теперь оно встречается на 88–99% реже. Но вместо старых привычек появляются новые, и общее число «улик» не уменьшается. Каждая версия модели получает собственный набор речевых штампов, которые выдают ее с головой. Для обычного человека это значит, что простой совет «видишь длинное тире — значит, писал ИИ» больше не работает.

Airbnb запустила новый поиск с ИИ в рамках осеннего обновления приложения. Глава компании Brian Chesky в интервью заявил, что обычные чат-боты плохо подходят для путешествий: они выдают лишь пару вариантов за раз и лишают людей удовольствия мечтать и выбирать. По его мнению, будущее — не за приложениями и не за одними чатами, а за ИИ-агентами, которые смогут работать «в несколько рук» (например, когда семья планирует отпуск вместе) и договариваться друг с другом. Chesky считает, что для этого нужна настоящая «операционная система для ИИ», которой пока нет, — поэтому агенты вроде Muse и Instinct пока плохо справляются даже с бронью жилья. Кроме того, уже осенью Airbnb обещает запустить голосовых агентов для поиска и поддержки клиентов.

Стартап Photon, который помогает разработчикам создавать AI-агентов для iMessage и WhatsApp, привлек $4,5 млн начальных инвестиций. Чтобы подчеркнуть свою идею, компания провела настоящие похороны мобильных приложений в церкви в Сан-Франциско — с гробом для иконок приложений, речами и панелями от Vercel, Stripe и OpenAI. Photon считает, что люди больше не хотят устанавливать новые приложения: им проще общаться с сервисами через уже привычные мессенджеры. Платформа стартапа позволяет создавать агентов, которые работают в iMessage, WhatsApp, Telegram, SMS, email и голосом. У компании уже более 40 000 разработчиков, выручка выросла в 10 раз за четыре месяца, а среди клиентов — сервисы для финансов, страхования и знакомств. В будущем Photon хочет, чтобы агенты общались с другими агентами, например, чтобы один ассистент находил другого для бронирования билетов и отелей.

Alphabet впервые выведет на орбиту свои чипы для искусственного интеллекта — тензорные процессоры (TPU) — на ракете Falcon 9 компании SpaceX. Это часть проекта Project Suncatcher: Google хочет построить дата-центры прямо в космосе, где, по его расчётам, солнце светит почти постоянно и можно вырабатывать в восемь раз больше энергии, чем на Земле. Идея в том, чтобы обойти проблемы земных дата-центров — нехватку места, огромное энергопотребление и недовольство людей стройками рядом с домом. SpaceX Илона Маска тоже мечтает о собственных орбитальных серверных фермах и обещает запустить «суперкомпьютер в космосе» к 2027 году. Пока что это эксперимент: никто не знает, выдержат ли чипы радиацию, космический холод и перегрев, а запуски ракет по-прежнему дороги и ограничены.