№ 5

из экрана в мир

Tau Robotics

сб

Выпуск № 5 · Суббота, 7 ноября 2026

Из экрана в мир

10 материалов, около 4 мин чтения

В номере: 10
  1. Tau Robotics
  2. Vals и открытые модели
  3. Ant Ling-3.2
  4. Perplexity Teammates
  5. Claude Personal Finance
  6. Menlo Ventures
  7. DeepSeek и Sand.ai
  8. Claude и кисть
  9. Дэн Лу и техники тестов
  10. MNN и AgiBot

РоботыСША

В Сан-Франциско гуманоид убирает квартиру — пока за рулём сидит человек

Журналист MIT Technology Review заказал у стартапа Tau Robotics уборку гуманоидом: робот моет, складывает бельё и заправляет кровать. Автономии ещё нет — пилот управляет им удалённо по камерам в голове и запястьях, а ценные движения записывают для обучения будущих моделей. Основатели обещают, что часть простых задач робот уже делает сам; пока это скорее «радиоуправляемая уборка», чем «Джетсоны».

Субботний взгляд: агенты учатся в реальном мире, а не только в чате.

источник

БезопасностьСША

Открытые китайские модели почти догнали закрытые в навыках взлома сетей

Компания Vals прогнала модели по учебным корпоративным сетям: открытый DeepSeek почти не отстаёт от закрытой кибермодели OpenAI. Открытые веса ещё и заметно дешевле в токенах, потому что их можно крутить на своём железе. Авторы пишут: ограничивать доступ к лучшим моделям уже поздно — «окно форума» для защитников почти закрылось.

источник
Схема днядиаграмма последовательностиEnvOpt: сначала чинят окружение агента, потом модель
входвидит мир такплатит токенамисигналзапускаетменяет подачуснова прогонрезультаттот же envработает на другой моделиокружение важнее, чем казалосьЗадачабенчмарк агентаОкружениекак поданы данныеАгентмодель + харнессЦена и успехтокены и проходEnvOptавтоподбор окруженияНовое окружениедругая подача фактовИсследователисмотрят удачные ходыПереносна другую модельДешевлеуспех тот же или вышеУрококружение = часть системыШАГ 1 — как естьШАГ 2 — автоподборШАГ 3 — перенос
агентчеловекхранилищеобратная связьлистайте вбокисточник

МоделиКитай

Ant выпустила Ling-3.2-flash: картинка, текст и видео в одной «смеси экспертов»

Команда Ling у Ant Group открыла нативную мультимодальную модель: зрение и язык сшиты в архитектуре, а не прикручены модулем. Она рассчитана на длинные задания с картинками и видео, понимание объёма и медицинские снимки. Упор — на многошаговых агентах, а не только на ответах в чате.

источник

АгентыСША

У Perplexity появились «коллеги», которые работают сами по кругу суток

Новый режим Teammates держит агента включённым постоянно: у каждого своя виртуальная машина с рабочим столом и браузером. Прогресс смотрят в отдельной ветке или пишут агенту в Slack. Доступ — на самом дорогом тарифе; похожие агенты уже есть у нескольких крупных лабораторий.

источник

ДеньгиСША

Claude научился смотреть на ваши счета — только читать, не трогать

Anthropic запускает Personal Finance: Claude подключается к банку и картам через Plaid и отвечает на вопросы о тратах. Доступ только на чтение — переводить и инвестировать он не может, пароль банка не видит. Бета в США для платных подписчиков; разговоры из этого раздела, по словам компании, не идут в обучение модели.

источник

КитайКитай

Открытый корпоративный спрос на модели почти весь у китайских семейств

Отчёт венчурной Menlo Ventures: почти весь оцениваемый корпоративный бюджет на открытые модели уходит китайским системам. Лидирует семейство Kimi от Moonshot, за ним DeepSeek и GLM от Z.ai. Закрытые американские модели по-прежнему забирают основную выручку рынка в целом — открытый сегмент пока узкий.

источник

ПлатформыКитай

DeepSeek готовит витрину плагинов, Sand.ai подняла крупный раунд под видео

У Harness от DeepSeek уже много ежедневных пользователей через официальный API, и команда обещает официальный магазин плагинов плюс поддержку авторов. Параллельно видео-стартап Sand.ai закрыл крупный раунд серии A-plus и обещает полную версию следующей видеомодели MAGI. Оба хода про одно: из чата — в экосистему, где чужие расширения и ролики становятся продуктом.

ТворчествоСША

Claude за ночь написал акварель рукой робота и сам смешал краски

Пользователь попросил Claude нарисовать осеннее дерево роборукой и ушёл спать. Ночью модель заметила, что не хватает оттенков, разбавила краски на второй палитре и сверила карманы с фото. Утром — готовая акварель за несколько часов работы и сотни мазков; скорость пока скромная, зато без подсказок человека.

источник

ПроверкаРоссия

Один и тот же агент, разные указания «как тестировать» — и разный исход

Исследователь Дэн Лу снова прогнал агента на большой задаче вроде Pandoc, меняя только технику тестирования. На более сильной модели простые задачи уже почти всегда сходятся, поэтому он ищет потолок на трудных RFC. Вывод: техника проверки влияет на результат не меньше, чем новая модель.

источник

На устройствеКитай

Taobao выложила крошечную модель для телефона, AgiBot обновил гида-гуманоида

Команда MNN у Taobao открыла MNN-Pocket: маленькая языковая модель под приложения магазина, с жёстким лимитом памяти и батареи. AgiBot показала обновлённого гуманоида Lingxi для выставок и ритейла — с опциональными ловкими руками. Оба релиза — интеллект ближе к карману и к залу, а не только к облаку.

Памятьколонка

Без векторов: граф знаний и поиск по смыслу в заметках

Разработчик ERP устал от обычного RAG: куски находились, а связи модулей — нет. Он описал приложение в аккуратных Markdown-файлах, попросил Claude нарисовать граф связей и повесил MCP к базе только на чтение. Сложные вопросы по правилам стали отвечать лучше, чем через эмбеддинги. На Хабре плагин Veynrel делает то же для Obsidian: поиск по смыслу находит заметку, даже если вопрос задан другими словами.

Инструменты

  • MirageКрошечная зрительная модель для телефона и носимых устройств: описание сцены, объекты, OCR и сегментация в одном лёгком файле весов.источник
  • NVIDIA Auto OntologyСШАОткрытая библиотека: из метаданных предприятия собирает онтологию и отдаёт агенту через MCP, CLI и API, чтобы метрики не путались.источник
  • security-audit-skillНавык Cloudflare для кодовых агентов: многофазный аудит с независимой проверкой находок и машинночитаемым отчётом.источник
  • Agentic Identity BrokerСШАOAuth-брокер с открытой лицензией: пользователь выдаёт агенту узкие отзывные права на сервисы вроде GitHub или Google без передачи паролей.источник

Проверь себя

Соедините термин с определением

Соедините термин с определением

  • а сжатие весов модели, чтобы она влезла на слабое железо
  • б тестовая среда без реальных последствий для боевых систем
  • в протокол, по которому агент вызывает внешние инструменты
  • г на каждый токен включается только часть большой сети
  • д оболочка вокруг модели: правила, память, набор инструментов

Задачка

Чем «доступ только читать банковские счета» отличается от права переводить деньги?

Показать ответ

модель видит остатки и траты, но не может двигать средства

Задачка

Зачем агенту брокер OAuth, если у него уже есть API-ключ сервиса?

Показать ответ

ключ общий и трудно отозвать; брокер даёт узкие права и согласие пользователя

Задачка

Почему оптимизация окружения агента может удешевить ответ без смены модели?

Показать ответ

от подачи данных зависят и число токенов, и шанс успеха

На подумать

  • Если робот учится на движениях удалённого пилота, кого считать автором навыка — пилота, компанию или модель?
  • Где в вашей работе важнее поменять «как поданы факты агенту», а где — саму модель?
Все ответы
  • Сопоставление: MCP — протокол, по которому агент вызывает внешние инструменты, Харнесс — оболочка вокруг модели: правила, память, набор инструментов, Смесь экспертов — на каждый токен включается только часть большой сети, Квантование — сжатие весов модели, чтобы она влезла на слабое железо, Песочница — тестовая среда без реальных последствий для боевых систем
  • Чем «доступ только читать банковские счета» отличается от права переводить деньги?: модель видит остатки и траты, но не может двигать средства
  • Зачем агенту брокер OAuth, если у него уже есть API-ключ сервиса?: ключ общий и трудно отозвать; брокер даёт узкие права и согласие пользователя
  • Почему оптимизация окружения агента может удешевить ответ без смены модели?: от подачи данных зависят и число токенов, и шанс успеха

Выпуск в PDF

Скачать PDF · 99 КБ

Заметка

Хранится только на этом устройстве.