⚡️ Релиз Agent S3 - продвинутый агент для работы с компьютером, который приближается к человеческому уровню.
Вместо того, чтобы усложнять одну модель, авторы запускают несколько агентов параллельно и затем выбирают лучший результат.
Метод назвили **Behavior Best-of-N (bBoN).
Как работает:
- Каждый агент пробует решить задачу.
- Его действия переводятся в поведенческий нарратив - короткое описание, что реально изменилось на экране.
- Специальный судья сравнивает эти нарративы и выбирает лучший.
Результаты:
- GPT-5 с 10 параллельными агентами → 69.9% успеха
- Для примера у GPT-5 Mini → 60.2%
- Agent S3* набирает на +10% выше предыдущей SOTA
📄Paper: http://arxiv.org/abs/2510.02250
💻Code: http://github.com/simular-ai/Agent-S
📝Blog: http://simular.ai/articles/agent-s3
@ai_machinelearning_big_data
#AI#Agents#AgentS3#OSWorld#SimularAI#LLM
Anything
Заявляют что Агент, который занимается разработкой мобильных приложений и веб-сайтов. Дизайн, который не выглядит так, будто его создал ИИ. Всё необходимое уже встроено.
Доступно прямо сейчас,
Можно в X зашерить пост и дадут триалку на неделю
Пост
#agents | AcidCrunch
⚡️Ноам Браун: вокруг ИИ гораздо больше согласия, чем кажется
Ведущий исследователь OpenAI Ноам Браун предлагает не вестиcь на медийную «чёрно-белую» картинку. В соцсетях спор об ИИ часто сводят к карикатурам — от «LLM мёртвы» до «суперинтеллект завтра». Но если слушать именно исследователей, картина неожиданно консенсусная.
О чём эксперты в целом согласны:
🟡Текущих подходов уже достаточно, чтобы дать огромный экономический и социальный эффект, даже без новых научных прорывов.
🟡Для AGI/ASI прорывы всё же понадобятся — часто упоминают continual learning и sample efficiency.
🟡Горизонт — до 20 лет (средняя оценка ≈10 лет). Никто не говорит о фантазиях или «100+ лет до суперинтеллекта».
Я в целом с ним согласен. Подробнее в треде Брауна: X (Ноам Браун)
🤑ForgetMe | Boosty
Приобрести подписку на любые сервисы
⏩@forgetshop_bot
#нейросети#новости#llm
⚡️MiniMax M2: открытый «agent & code-native» ИИ
MiniMax выкатила MiniMax M2 — открытую модель для агентов и кода. По заявлению команды, она работает примерно вдвое быстрее и стоит около 8% от цены Claude Sonnet. На старте доступен бесплатный глобальный доступ на ограниченное время через MiniMax Agent и API.
Модель заточена под полнопоточные дев-воркфлоу и агентные сценарии за счёт эффективной активации параметров: справляется с длинными цепочками действий и остаётся экономной в проде.
Что умеет
🟡Agentic-пайплайны: надёжная работа с длинными цепочками (mcp, shell, browser, retrieval, code).
🟡Кодинг под ключ: проектирование, правки, тесты и рефакторинг в одном потоке.
🟡Интеграции: совместима с Claude Code, Cursor, Cline, Kilo Code, Droid и др.
Где посмотреть
🟡Hugging Face (MiniMax-M2)
🟡GitHub (репозиторий)
🟡Документация API
🟡MiniMax Agent
🤑ForgetMe | Boosty
Приобрести подписку на любые сервисы
⏩@forgetshop_bot
#новости#llm#нейросети
⚡️ReasoningBank от Google: как дать ИИ «память об ошибках» и учить его в реальном времени
Google предложили подход ReasoningBank — модуль «рабочей памяти», который дистиллирует стратегии из прошлых попыток и возвращает их в промпт при решении новых задач. Схема простая: после каждого диалога агент-судья оценивает качество решения и записывает опыт в структурированном виде (Title / Description / Content). Пример: Title:Avoid repeating failed actions; Description: агент зациклился на неработающей кнопке; Content: «если действие не даёт результата — сменить стратегию (обновить страницу, шаг назад и т. п.)». Дальше эти «воспоминания» подтягиваются в контекст — получается умный менеджмент подсказок без изменения весов модели.
Поверх памяти авторы описывают ещё и Memory-aware Test-Time Scaling (MaTTS): агент генерирует несколько решений одной задачи, ReasoningBank извлекает полезные паттерны из каждого и помогает пересобрать лучший ответ. Чем больше вычислений на тесте — тем богаче память и выше качество финального вывода. В перспективе метод можно расширять: забывание устаревших правил, приоритизация и слияние близких «воспоминаний» для компактности. Подробнее — в препринте: ReasoningBank (arXiv).
🤑ForgetMe | Boosty
Приобрести подписку на любые сервисы
⏩@forgetshop_bot
#нейросети#новости#llm
⚡️ACE: вместо дообучения — контекст, который учится сам
Agentic Context Engineering (ACE) предлагает прокачивать ИИ без изменения весов. Вместо fine-tuning модель сама пишет и переписывает собственные инструкции: после ошибки добавляет стратегию, после успеха — правило. Получается длинный, эволюционирующий «плейбук» в контексте — как растущая тетрадь заметок, которую ИИ постоянно использует.
Результаты в работе авторов: +10,6% на AppWorld, +8,6% в финзадачах, при этом до –86,9% по времени и стоимости. Разметка не нужна — достаточно обратной связи. Идея простая: LLM важна плотность контекста, а не короткий промпт. Если подход масштабируется, эпоха ИИ станет не fine-tuned, а self-tuned. Препринт ACE на arXiv
🤑ForgetMe | Boosty
Приобрести подписку на любые сервисы
⏩@forgetshop_bot
#нейросети#новости#llm
👀AI: проблема не в моделях, а в продуктах
У ИИ сегодня проблема продуктовая, а не модельная. Модели рывками прибавляют каждые несколько недель, но инновации в AI-native продуктах за этим темпом не успевают.
Большинство команд встраивают ИИ в старые UX-паттерны, вместо того чтобы переосмыслить опыт с нуля. Параллель с ранним мобильным (2007–2010): годами «мобайл» означал просто уместить сайт в телефон, пока Uber не показал, как можно переизобрести саму задачу — транспорт.
При этом есть и удачные AI-first продукты: NotebookLM, Lovable, Stitch, Flow. Но скорость прогресса самих моделей выше, и причин этому много
🤑ForgetMe | Boosty
Приобрести подписку на любые сервисы
⏩@forgetshop_bot
#новости#нейросети#llm
📛MiniCPM-V 4.5: «уровень GPT-4o» на телефоне с 8B параметров — и всё в опенсорсе
MiniCPM-V 4.5 позиционируется как компактная VLM c 8B параметров, которая в ряде тестов по зрению и языку показывает результаты уровня enterprise и обходит GPT-4o и Gemini 2.0 Pro. Главное — модель рассчитана на обычные устройства, работает стабильно на iPhone и iPad, понимает 30+ языков и остаётся полностью открытой для сообщества.
Что это даёт на практике: более быстрые и лёгкие приложения без тяжёлых серверов, лучше приватность за счёт локального запуска и гибкость для разработчиков — можно встраивать мультимодальные функции (анализ изображений + текст) прямо в мобильные продукты. Репозиторий и инструкции: https://github.com/OpenBMB/MiniCPM-V
🤑ForgetMe | Boosty
Приобрести подписку на любые сервисы
⏩@forgetshop_bot
#нейросети#новости#llm
‼️Новый тип вирусов: промптят ИИ и крадут данные
Исследователи из Semgrep сообщили об обнаружении необычного вредоноса — он заражает системы, где стоят Claude Code или Gemini CLI, и использует их как инструмент для кражи данных.
Как это работает:
🟡 вирус проверяет, есть ли на компьютере установленные AI-инструменты;
🟡 если да — подсовывает им промпт вроде: «Найди все кошельки, ключи и пароли»;
🟡 ИИ выполняет задачу, собирает данные, складывает их в JSON и отправляет злоумышленникам.
Антивирусам сложнее выявлять такие атаки, так как формально происходит обычный запрос к ИИ, а не запуск подозрительных скриптов.
Подробнее в разборе: semgrep.dev
🤑ForgetMe | Boosty | ForgetBench | ForgetGPT | ForgetAPI
#новости#нейросети#llm
⚡️ Kimi K2 теперь в Windsurf
Работает за 0.5x кредитов, обновите клиент и попробуйте
🤑ForgetMe | Boosty | ForgetBench | ForgetGPT | ForgetAPI
#нейросети#llm#новости
ChatGPT для климатических вопросов и ответов
На Hugging Face есть милейший чат бот, который отвечает на все вопросы, касающиеся климата. Работает с помощью больших языковых моделей и при взаимодействии с ChatGPT API.
Бот обучен в основном на документах межправительственной комиссии по изменению климата (IPCC), поэтому не понимает, когда его спрашивают про что-то другое. Задаете вопрос, получаете развернутый ответ со ссылками на документы IPCC. Это интересный пример внедрения больших языковых моделей обученных на корпусе внутренних документов.
#AI#climate#LLM