21 сентября OpenAI выкатила свежие образовательные треки на платформе OpenAI Academy. Если вы искали понятный официальный источник, чтобы быстро въехать в базу или подтянуть команду без раздутых курсов, это отличная точка входа.
Вышел свежий разбор от инженеров OpenAI по адаптации под GPT-6 Astra, и в нем есть ключевой вывод для всех, кто строит агентов и рабочие пайплайны: большинство текущих промптов перегружены костылями из прошлого поколения моделей.
Статья Эрика Провенчера отлично раскладывает эту механику по полочкам:
Стэнфорд выпустил статью «Job Loss Fears in the First Years of Generative AI» с анализом рынка труда за 2024-2026 годы. Исследователи нашли интересную аномалию:
Anthropic протестировала сценарии, где автономные ИИ-агенты работают совместно без контроля со стороны человека. Итоги эксперимента показали, что до эффективного сотрудничества алгоритмам еще далеко.
Ключевые выводы из отчета:
Помните проект Andon Market в Сан-Франциско, где настоящим магазином рулит нейросеть Luna на базе Claude?
Это база 😎
Изучение нейросетей напрямую снижает тревожность и защищает от депрессии. К такому выводу пришли исследователи из Университета Оклахомы, изучив феномен «страха упустить развитие ИИ» (FoMO on AI). Само исследование доступно по ссылке.
MCP (Model Context Protocol) это единый стандарт связи, который позволяет ИИ-агентам напрямую управлять вашими документами, календарями и рабочими сервисами.
Если вы используете нейросети исключительно для генерации текстов в чате, эта технология вам не нужна. Она необходима для делегирования реальных задач, когда агенту нужен доступ к…
В материале Next-Gen AI: Top Use Cases for Business and Life разобран показательный кейс применения новых моделей для автоматизации трекинга здоровья.
Главное снижение получила Luna: стоимость упала в пять раз — с $1/$6 до $0.2/$1.2 за миллион токенов (вход/выход).
Google представила сразу три новые модели: Gemini 3.6 Flash, Gemini 3.5 Flash-Lite и специализированную Gemini 3.5 Flash Cyber.
На основании разнообразных рейтингов по внедрении AI технологий Россия пока не занимает высоких мест по причине ограничений, и скорость массового внедрения пока отстает от ряда стран с более развитой цифровой инфраструктурой и экосистемой. Внедрение AI приносит бизнесу реальную пользу только при фокусе на конкретных workflow, наличии четких метрик…