AI Россия
AI Россия · агенты, регуляция · прикладной ИИ
Открытый фреймворк OpenClaw получил крупнейшее обновление за всё время проекта. Установка и запуск агентов стали проще, появилась совместная работа нескольких пользователей и усилена защита от атак на инфраструктуру.
3DNews →Еврокомиссия включила ChatGPT в режим повышенной ответственности по DSA. Теперь OpenAI придётся соблюдать более жёсткие правила для крупных онлайн-сервисов, включая расширенные обязательства по контролю и прозрачности.
3DNews →Nvidia инвестирует $3,5 млрд в MediaTek и расширяет технологическое партнёрство с тайваньским чипмейкером. Совместная работа нацелена на создание ИИ-чипов для дата-центров и усиление конкуренции с решениями Google и Amazon.
3DNews →Американское оборонное ведомство расширило GenAI.mil и добавило служебные версии ChatGPT и Grok. Ранее на портале уже была адаптированная версия Gemini; теперь у сотрудников появился более широкий набор корпоративных ИИ-инструментов.
3DNews →В еженедельном релизе Anthropic показала новые возможности Claude Code. Терминальную сессию можно продолжить в десктопе, запускать рабочую сессию с телефона и задавать субагентам собственную память между задачами.
Habr AI →Вокруг 1С всё заметнее формируется слой AI-автоматизации: нейросети помогают с кодом, а агенты через MCP могут править конфигурации и выполнять рутинные операции. Практика показывает, что без жёсткого контроля модели по-прежнему склонны к ошибкам и выдуманным процедурам.
Habr AI →Компания развивает медицинский кейс для детских ревматологов: ИИ-агент помогает отслеживать состояние пациентов между госпитализациями. Решение ориентировано на дистанционный контроль терапии и более точную работу врачей с данными.
Habr Яндекс →Команда генеративных моделей Яндекса развивает unified-подход в визуальной генерации: одна модель должна одинаково хорошо создавать и редактировать изображения. Это шаг к более цельной мультимодальной архитектуре внутри Alice AI.
Habr Яндекс →На конференции ICRA команда автономного транспорта Яндекса отметила ключевые направления: reinforcement learning, генерацию сложных сценариев и развитие автономии. Материал показывает, куда движется практическая робототехника в ближайшие годы.
Habr Яндекс →Материал Яндекса фиксирует сдвиг в научной ML-повестке: ключевые работы становятся доступны заранее через arXiv и GitHub, а конференционный формат всё больше превращается в площадку для верификации уже опубликованных идей. Это отражает зрелость индустрии.
Habr Яндекс →