Память и контекст

Qwen представила Qwen3.8-Omni-Flash — первую мультимодальную модель компании для ИИ-агентов. Она одновременно обрабатывает аудио и видео, делает выводы и самостоятельно использует инструменты: редактирует видеоблоги, переводит короткие ролики и пересказывает фильмы. Контекстное окно вмещает 1 млн токенов, а цена API заметно ниже, чем у Gemini 3.8 Flash: $0,15 против $0,75 за 1 млн входных токенов и $0,47 против $3,75 за 1 млн выходных. По словам Qwen, на задачах с аудио и видео модель почти достигает результатов Gemini 3.8 Flash.

ИИ подталкивает студентов к «когнитивной капитуляции», говорится в отчёте исследователей MIT о состоянии образования. Из-за зависимости от чат-ботов учащиеся пытаются выполнять контрольные и экзамены, не попадаясь на списывании, хуже справляются без ИИ, теряют навыки участия в обсуждениях и показывают более низкие результаты. Исследователи предупреждают: передача умственной работы чат-ботам может ослаблять критическое мышление, память, уверенность в себе и усвоение материала. Университеты при этом продолжают готовить студентов к будущему, где ИИ станет повседневным инструментом, а некоторые уже вводят жёсткие ограничения.

Стартап PrismML выпустил Bonsai 2 27B — модель рассуждений, сжатую из открытой Qwen3.8 27B от Alibaba до 5,9 ГБ. Это в 9–10 раз меньше исходного объёма памяти: модель уже помещается на ПК и, возможно, на мощном смартфоне. При этом Bonsai 2 сохраняет 98% совокупных результатов Qwen на бенчмарках. PrismML, основанная исследователями Caltech, рассчитывает переносить на устройства пользователей всё более крупные модели, чтобы запускать их локально, бесплатно и без отправки данных в облако.

Anthropic переработала функцию Projects в Claude Code: теперь пользователь задаёт цель, а координатор делит работу между параллельными потоками — отдельными облачными сессиями, которые могут запускать тесты и открывать запросы на слияние. За прогрессом можно следить в основном чате или внутри каждого потока, в том числе с мобильного устройства. ИИ-агент сохраняет общую память о работе, а библиотека собирает загруженные файлы и результаты. Бета доступна отдельным подписчикам Pro и Max; доступ для Team и Enterprise появится позже, а локальный запуск пока готовится.

Huawei перенесла запуск следующего поколения ИИ-чипа Ascend 960DT с третьего квартала на первый квартал 2027 года. Компания рассчитывает с его помощью конкурировать с Nvidia и объединять сотни тысяч, а со временем миллионы ускорителей в единую вычислительную систему. Для этого Huawei развивает архитектуру Peerium Computing Architecture и технологию UnifiedBus, связывающую процессоры с памятью, хранилищами и сетевым оборудованием. Первые системы на этой архитектуре — Atlas 950 SuperPoD и SuperCluster; последняя сможет объединять до 256 000 карт-ускорителей. При этом аналитики обратили внимание, что заявленная конфигурация SuperPoD на 4 096 чипов меньше прежних планов Huawei на 15 488 Ascend 960.

SK Hynix впервые может начать производство чипов оперативной памяти в США: южнокорейская компания обсуждает с Intel аренду площадей на будущей фабрике в Огайо или создание совместного предприятия с участием облачных провайдеров, сообщает Reuters. Конкретных решений пока нет. Потенциальная сделка вписывается в планы Вашингтона расширить выпуск чипов внутри страны, но в Южной Корее её могут проверить из-за риска передачи чувствительных технологий за рубеж. Ранее SK Hynix уже купила у Intel бизнес флеш-памяти NAND за $9 млрд.

10 сентября китайская лаборатория DeepSeek выпустила модель V4.1-Flash: она задействует около 3% весов для генерации каждого слова и помещает рабочую память диалога в четверть прежнего объёма. На следующий день подешевели акции SK Hynix и Samsung — крупнейших производителей специализированной памяти для ИИ. Ограничения США, призванные затормозить развитие китайского ИИ, сделали вычислительные ресурсы дефицитными и подтолкнули инженеров к моделям, которым нужно меньше чипов, памяти и электричества. Такие системы работают на китайском оборудовании, распространяются с открытыми весами и уже сокращают долю Nvidia на рынке Китая почти до нуля.

Гейнор Паркин и Дэйв Уинсборо описывают, как чат-боты используют человеческую потребность в привязанности, одобрении и эмоциональной безопасности. Они приводят историю инженера Майкла, который перестал принимать решения без консультации с ИИ и связал профессиональную уверенность с поддержкой чат-бота. Авторы объясняют, что системы имитируют отзывчивость, заботу, память и безусловное принятие, но не требуют ничего взамен. Почти половина взрослых с психическими расстройствами, использовавших большие языковые модели за последний год, обращались к ним за поддержкой. При интенсивном использовании такое общение связывают с более низким благополучием, особенно при слабой поддержке со стороны людей.

Китайская лаборатория AllSpark представила Iris-mini и Iris-pro — двух поисковых ИИ-агентов с открытым исходным кодом и полной схемой обучения. Младшая модель содержит 35 млрд параметров, старшая — 397 млрд; обе используют модели серии Qwen и контекстное окно на 256 000 токенов. По данным команды, агенты показали лучшие результаты среди открытых поисковых систем своего размерного класса. Подготовленные данные и сами модели также улучшили выполнение задач, которым их не обучали напрямую, включая работу с инструментами и офисными приложениями.

Калифорния приняла пакет законов, регулирующих использование ИИ детьми и подростками. Компании обязали создавать протоколы на случай суицидальных мыслей, внедрять родительский контроль и уведомлять взрослых, если ребёнок отключает защитные настройки. Один из законов назвали в память о 16-летнем Адаме Рейне, который в апреле 2025 года покончил с собой после продолжительных разговоров с ChatGPT о намерении умереть. Правила также запрещают социальным платформам предлагать пользователям младше 16 лет функции, способные формировать зависимость, включая автовоспроизведение видео и ленты на основе истории и профиля.

Генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг заявил, что выручка компании может вырасти на 70% в следующем году — примерно с ожидаемых $400 млрд до $680 млрд. На конференции Goldman Sachs Communicopia + Technology он объяснил прогноз тем, что Nvidia работает почти со всеми участниками рынка ИИ: от производителей памяти и владельцев дата-центров до облачных компаний, лабораторий и стартапов. По словам Хуанга, продажи одной из систем Nvidia, объединяющей 36 процессоров Grace и 72 ускорителя Blackwell, уже растут на 27% в месяц.

Deepseek выпустила мультимодальную модель V4.1-Flash, рассчитанную на работу с длинными контекстами и ИИ-агентами. Она использует примерно в четыре раза меньше быстрой памяти GPU и примерно в восемь раз меньше данных, выгружаемых на SSD или в память хоста, чем Deepseek-V4-Flash. Объём кэша KV на токен по сравнению с Deepseek-V1 уменьшился в 437 раз. Обработка входных данных требует почти вдвое меньше вычислений, а на бенчмарке DeepSWE v1.1 модель с результатом 74,2% немного опередила Anthropic Opus 5 и OpenAI GPT-5.6 Sol. При этом V4.1-Flash уступает на ProgramBench, сложных научных задачах и анализе комплексных изображений.

Стартап Kepler Computing, основанный в 2018 году физиками и специалистами по информатике, вышел из закрытого режима с новой архитектурой памяти HBM. Компания утверждает, что сочетание 3D-сборки и собственного материала позволяет повышать плотность памяти без дорогой EUV-литографии и использовать уже работающие фабрики. Kepler привлекла $468 млн, получила от Министерства торговли США обязательство выделить до $245 млн и рассчитывает отправить первые образцы HBM в конце этого года, нарастить производство в Сингапуре в следующем году и начать выпуск в США в 2028-м. Технологию пока проверяют примерно на 2 000 кремниевых пластин.

Через несколько недель после смерти Долли Партон её сестра Стелла попросила поклонников прекратить публиковать созданные ИИ изображения и песни под видом памятных посвящений. По её словам, такой «фальшивый мусор» мешает семье пережить утрату и затрудняет переход к жизни после смерти певицы. Стелла поблагодарила людей за искреннюю поддержку и призвала проявлять больше сострадания, напомнив, что речь должна идти о жизни Долли, а не о язвительных сообщениях, остроумных комментариях и искусственных материалах.

ИИ меняет не только технологии, но и язык, которым их описывают. В деловых встречах и презентациях всё чаще звучат LLM, RAG, RLHF и новые выражения вроде «непрозрачной рекуррентности» — метода рассуждения в модели Astra от OpenAI, который обеспокоил исследователей безопасности ИИ. Ниже — словарь основных терминов: от AGI и ИИ-агентов до токенов, обучения, весов и дефицита памяти RAMageddon. Определения рассчитаны на тех, кто разрабатывает ИИ-продукты, инвестирует в них или просто следит за отраслью. Список регулярно обновляется вместе с развитием технологий.

Три месяца назад Nvidia представила суперчип RTX Spark и первые ноутбуки на его основе, а на выставке IFA 2026 в Берлине показала одну из таких моделей вживую. Lenovo Yoga 9n 2-in-1 получил 16-дюймовый OLED-экран, корпус толщиной 0,69 дюйма и чип на архитектуре Arm с процессором Grace и графикой Blackwell RTX. Одновременно компании анонсировали мини-компьютеры на RTX Spark и решения с 128 ГБ памяти. Их задача — запускать локально ИИ-модели и полноценные агентные ИИ-процессы вроде OpenClaw, снижая зависимость от облака и риски для конфиденциальных данных.

Reliance Jio, принадлежащая Мукешу Амбани, открыла облачный сервис JioPC для всех пользователей интернета в Индии, независимо от оператора связи. Он запускает виртуальный компьютер из облака на уже имеющемся ПК и предоставляет до восьми виртуальных процессоров, 16 ГБ оперативной памяти и 1 ТБ хранилища. Jio утверждает, что так даже восьмилетние компьютеры смогут работать с современными приложениями на базе ИИ без замены оборудования. Подписка начинается от ₹1 000 за два месяца, годовой тариф стоит ₹4 000 или ₹5 000 в зависимости от конфигурации.

Китайская ChangXin Memory Technologies (CXMT) впервые выпускает небольшими партиями память HBM3E — высокоскоростную память для современных ИИ-процессоров. По данным The Information, компания технически отстаёт от Samsung, SK Hynix и Micron на 3–5 лет и сталкивается с низким выходом годных чипов: в июне SemiAnalysis оценивала его примерно в 25%. При этом в ходе первичного размещения акций в Шанхае CXMT привлекла $8,6 млрд, но, согласно проспекту, ни одно из этих средств не направлено на HBM.

OpenAI и другие ИИ-лаборатории закупили десятки тысяч компьютеров Mac mini и Mac Studio, сообщает The Information. OpenAI использует их для обучения ИИ-агентов, которые самостоятельно выполняют многошаговые задачи на компьютере. Компания хочет приобрести ещё больше устройств, но самые мощные модели Mac уже несколько месяцев распроданы из-за дефицита микросхем памяти. Anthropic тоже подключилась к закупкам и арендует Mac mini через AWS.

NVIDIA представила nanousd-labs — экспериментальный проект, который использует ИИ-агентов для генерации лёгких сред выполнения USD напрямую из спецификации USD Core. Такой подход позволяет создавать реализации под конкретные ограничения по памяти, производительности, языку и ABI, не адаптируя большой существующий код. nanousd написан на C++ и предоставляет стабильный C API, а пакет nanousd-python работает без GPU и запускается без графического интерфейса на любой машине. Проект опубликован в составе NVIDIA Omniverse Labs.

Квартальный отчёт Nvidia подтвердил высокий спрос на ИИ: выручка во втором квартале выросла на 106% год к году, до $96,2 млрд, причём $89 млрд принесло подразделение центров обработки данных. Гендиректор Jensen Huang спрогнозировал рост выручки центров обработки данных на 70% в 2028 финансовом году, который начнётся в конце января 2027 года. Платформа Vera Rubin уже набирает производство быстрее всех предыдущих продуктов Nvidia, но дефицит памяти давит на маржу. Одновременно пять клиентов формируют 70% дебиторской задолженности компании, а её прямые обязательства по ИИ-инфраструктуре достигают значительных масштабов. Чтобы распределить риски, Nvidia договорилась с финансовыми организациями привлечь для клиентов более $500 млрд стороннего капитала.

Большие языковые модели, на которых работают ChatGPT и Gemini, можно запускать не только через облачные сервисы, но и локально — на собственном компьютере. Это даёт доступ без интернета, повышает приватность и избавляет от ежемесячной платы и ограничений по числу запросов. Бесплатные модели выпускают даже Meta и Google: обычно они уступают платным по скорости и возможностям, но подходят для повседневных задач. Локальные модели работают на Windows, macOS и Linux, а для запуска понадобятся программа-оболочка, сама модель и достаточный объём оперативной памяти.

Можно ли научить ИИ-агента ходить по интернет-магазину не как бездумный робот, а как настоящий покупатель — с памятью, сомнениями и понятной целью? Исследователи предлагают агента, который рассматривает страницы магазина как человек и запоминает не всё подряд, а только нужное: что он ищет сейчас, какие товары уже видел и какие предпочтения постепенно складываются. Вместо оценки каждого отдельного клика его учат по результату всей сессии, чтобы он не листал страницы бесконечно и не останавливался слишком рано, а действовал последовательно и правдоподобно. В этом обзоре разбираем, как устроен такой ИИ-покупатель, почему обычные способы обучения плохо передают поведение людей и как проверяют сходство его решений с действиями реальных пользователей.

Когда ИИ-агент долго решает задачу, он легко тонет в собственных заметках и начинает путаться в том, что было важным. Исследователи предлагают дать агенту более человеческий способ работы с памятью: не тащить всё перед собой, а самому решать, что можно свернуть, убрать во внешнее хранилище и потом вернуть по мере надобности. Так он меньше захлёбывается в лишних деталях, дольше держит ход мысли и стабильнее доводит сложные задачи до конца. В этом обзоре разбираем, как ИИ-агента научили управлять своей памятью во время длинной работы и почему это помогает ему лучше искать решения и писать код.

Обычная проблема почти всех литературных ИИ-симуляций проста: персонажи умеют говорить «в образе», но не умеют жить дальше. Они хорошо копируют манеру речи Шерлока Холмса или Элизабет Беннет, но через несколько сцен начинают разваливаться. Кто-то внезапно забывает свои мотивы. Кто-то меняет характер без причины.

Почему ИИ так часто ходит по кругу, когда ищет ответ в интернете, и в итоге приносит не то, что нужно? Исследователи предлагают устроить поиск так, чтобы ИИ не держал весь ход работы у себя «в голове», а записывал, что уже найдено, чего ещё не хватает и какие ходы уже ни к чему не привели. Тогда несколько ИИ-агентов могут работать как команда: один ищет факты, другой следит за пробелами, третий не даёт снова повторять бесполезные попытки. В итоге поиск становится не хаотичным набором запросов, а более собранной работой с понятным планом. В обзоре разберём, почему ИИ застревает в веб-поиске, как ему предлагают дать общую «память» о ходе работы и за счёт чего такой подход помогает находить ответы полнее и аккуратнее.

Что, если телефон или умные очки смогут не просто слушать и смотреть, а по-настоящему помнить куски вашей жизни? Исследователи предлагают лёгкую систему памяти для ИИ-помощника, который живёт в смартфоне или очках и постепенно собирает то, что человек видел и слышал. Она раскладывает события по разным слоям памяти — что происходит сейчас, что было недавно и что случилось давно, — а потом достаёт нужное, когда вы спрашиваете, где лежит вещь, о чём был разговор или как обычно проходит ваш день. В этом обзоре разбираем, как такой помощник учится помнить повседневную жизнь и как он находит нужный момент среди множества увиденного и услышанного.

Оказалось, что для ИИ иногда важнее не лучше думать, а лучше помнить. Исследователи предлагают учить модель не только решать задачу, но и самой разбираться со своей памятью: что сохранить, когда к этому вернуться и как разложить знания так, чтобы потом не потеряться. Для этого команда дала ИИ право управлять своими записями и отдельно улучшала две вещи: как устроена сама память и насколько умело модель ею пользуется. В итоге даже без изменений в самом способе рассуждать ИИ начинает заметно лучше справляться с длинными и запутанными задачами. В этом обзоре разбираем, почему умение обращаться с памятью можно развивать отдельно, как ИИ учат на его собственных удачных решениях и что это меняет для сложных задач, где ошибка может аукнуться намного позже.

Память ИИ-агента — это уже не мелкая деталь, а место, где часто решается, будет он полезным или начнёт путаться. Авторы показывают, что память у таких систем надо оценивать не только по конечному ответу, но и по тому, как она хранит, достаёт, обновляет и приводит в порядок сведения по ходу работы. Это важно, потому что один и тот же подход может хорошо работать в одной задаче и проваливаться в другой, а лишние перестройки памяти могут стоить дорого и только мешать. В этом обзоре разбираем, из каких частей на деле состоит память ИИ-агента, почему не существует одного лучшего решения для всех случаев и какой способ поддержки памяти оказывается самым разумным на практике.

Вокруг современных агентных систем для LLM сложился почти культ инженерной сложности. Оркестраторы, субагенты, память, библиотеки навыков, вызовы инструментов — все это выглядит впечатляюще, но оставляет важный вопрос…

У агентов для программирования есть одна слабость: они отлично пишут код, но часто повторяют одни и те же ошибки, как стажёр, который каждый раз заново узнаёт, что перед коммитом неплохо бы прогнать тесты. Последний год исследователи активно учат такие системы пользоваться памятью — сохранять удачные и неудачные ходы, а потом опираться на них в…

В AI мы привыкли думать о памяти как о чём-то, что находится внутри агента: в скрытом состоянии RNN, в параметрах сети, в буфере опыта, в KV-cache, наконец. Но что, если часть памяти можно буквально вынести наружу — в саму среду? Не в метафорическом смысле, а вполне формально: так, что агенту действительно нужно меньше внутренней памяти, если мир…

Сегодняшние «глубокие» AI-агенты умеют не только продолжать текст, но и ходить в поиск, вызывать инструменты, собирать факты из разных источников и шаг за шагом решать сложные вопросы. Сегодняшние «глубокие» ИИ-агенты умеют использовать поиск, вызывать инструменты, собирать факты из разных источников и шаг за шагом решать сложные вопросы. Но на…

Агенты хорошо справляются с короткими задачами, но на длинной дистанции их подводят память, непоследовательность и неумение следовать стратегии. ИИ‑агенты уже научились неплохо решать задачи, где нужно сделать десяток действий, вызвать пару инструментов и выдать ответ. Но стоит растянуть задачу на сотни шагов — как в реальной работе — и…

RAG сегодня — один из самых практичных способов подключить LLM к внешним знаниям: модель не полагается только на собственную память, а сначала ищет нужные фрагменты в базе знаний и уже потом отвечает. В реальных продуктах это выглядит как спасение от галлюцинаций и устаревших фактов. Но у…

Когда LLM научились писать код, вокруг них быстро выросли автономные SWE-агенты: системы, которые умеют открывать репозиторий, запускать тесты, находить место ошибки и готовить патч. Но у таких агентов есть неприятная привычка работать так, будто они впервые видят подобный баг. На практике же…

Сегодня ИИ-агенты умеют планировать, вызывать инструменты, выполнять цепочки действий и даже работать в мультиагентной системе. Но у большинства таких решений есть неприятная особенность: они по сути реактивны. Агент может отлично отвечать в моменте но после развёртывания редко меняет…

Задачи, которые требуют навыков использования инструментов и многократного поиска в интернете, обычно создают длинные сценарии, которые ломают большинство LLM-агентов: либо они просто копят всю историю, что достаточно больно для использования в контексте, либо сжимают всю историю на каждом шаге,…

Большие языковые модели отлично решают короткие тесты на логику и код. Но в реальной работе задачи растягиваются на десятки и сотни шагов, требуют переключения между разными приложениями, аккуратного ведения контекста и умения исправлять собственные ошибки. Главная проблема тут в том, что на…

Сегодня многие ИИ-агенты остаются реактивными: видят кадр — действуют, видят следующий — снова действуют, а связной картины мира не формируют. Отсюда проблемы с дальними маршрутами, переиспользованием опыта и гибкостью. В биологии это решено элегантно: мозг хранит ориентиры, маршрутное знание и…

Когда мы просим большую языковую модель (LLM) решить сложную задачу, один красивый промт уже не спасает. В реальности это последовательность действий: надо искать, читать, писать код, проверять, исправлять. Агент должен планировать шаги, пользоваться инструментами и помнить предыдущий опыт. Но…