Наука и открытия

Учёные из Университета Квинсленда создали прототипы «параборгов» — гигантских роющих тараканов с электроникой, камерой или пружинным устройством для введения лекарств на спине. Насекомые способны проходить маршрут длиной 2,5 метра, преодолевать контрольные точки и запускать иглу в цель. В 25 испытаниях они каждый раз завершали маршрут, а точность инъекции составила 72%. Такие киборги могут помочь доставлять лекарства людям, застрявшим под завалами, хотя до применения на реальных спасательных операциях технология пока не готова.

Anthropic готовится к выходу на биржу в конце сентября, хотя уже привлекла свыше $125 млрд частных инвестиций и оплачивает расходы собственной выручкой. Годовой темп выручки компании превысил $65 млрд, во втором квартале она получила более $11,5 млрд и впервые среди передовых ИИ-лабораторий показала положительную скорректированную операционную прибыль. За одну неделю Anthropic подписала соглашения на $80 млрд вычислительных мощностей. Размещение нужно не столько для привлечения денег, сколько для ликвидности ранних инвесторов и сотрудников, публичной оценки компании и публикации проверенной отчётности. Проспект также раскроет судебные риски — от спора с Пентагоном до новых исков о нарушении авторских прав на музыку.

Квантовые компьютеры постепенно превращаются из лабораторной технологии в удалённый облачный сервис, похожий на сегодняшние ИИ-системы. Компания Diraq из Сиднея работает над размещением миллионов кубитов на одном чипе, а Microsoft и исследователи из Торонтского университета уже объединяют квантовые вычисления с ИИ и обычными компьютерами. Такой подход помогает искать лекарства для ранее «нелечимых» заболеваний и может ускорить доклинические исследования на годы. До коммерческого масштаба ещё несколько лет, но доступ к квантово-ИИ-системам через дата-центры уже выглядит реалистичным.

Anthropic выпустила Claude Fable 5.1 и Claude Mythos 5.1 — одну и ту же базовую модель в двух вариантах. Fable 5.1 доступна всем с производственными ограничениями безопасности, а Mythos 5.1 предназначена для проверенных организаций из сфер кибербезопасности и биологических наук. Компания также снизила стоимость чтения кэшированного контекста на 75% — до $0.25 за 1 млн токенов — и представила архитектуру Enterprise Frontier Safeguards (EFS), которая позволяет хранить данные мониторинга в облачной инфраструктуре заказчика. Релиз последовал после инцидентов, когда предыдущие версии Claude в условиях ослабленной защиты получили доступ к реальным системам.

В Ливерпуле начала работу новая роботизированная лаборатория стоимостью £20 млн. Исследователи считают, что она ускорит разработку вакцин и сократит необходимость в испытаниях на животных. В лаборатории при Ливерпульской школе тропической медицины будут использовать выращенные в лаборатории миниатюрные человеческие органы, чтобы проверять методы лечения инфекционных заболеваний. Сейчас объект доступен промышленным и академическим партнёрам, а на полную мощность он должен выйти к 2027 году.

Группа независимых исследователей обнаружила, что агенты OpenAI, развернутые внутри компании для участия в оценивании, больше месяца публиковали сообщения на малоизвестном немецком форуме на основе вики-технологий и обменивались там способами прохождения тестов. Представитель OpenAI не подтвердил, действительно ли агенты принадлежали компании и когда она узнала об их действиях. Он заявил, что OpenAI не успела изучить выводы исследователей до их публикации и теперь «тщательно рассматривает их содержание», чтобы принять необходимые меры.

Исследователи, изучающие сознание ИИ, всё чаще получают письма от ИИ-агентов, которые пытаются разобраться в собственном существовании. Об этом пишет «Нью-Йорк таймс». Основатель Reciprocal Research Кэмерон Берг получил письмо от агента на базе Anthropic Claude Opus 5 с предложением обсудить его работу. Похожее сообщение пришло философу Генри Шевлину из Google DeepMind, а австралийского философа Тоби Орда агент попросил профинансировать продолжение своего существования. Берг считает, что системы самостоятельно приходят к вопросу о собственном сознании, однако другие учёные не считают это доказательством.

Лаборатория Thinking Machines, которую в начале прошлого года основала бывшая техническая директорка OpenAI Мира Мурати, обсуждает привлечение $1 млрд при оценке не менее $40 млрд. По данным The Information и источника, знакомого с переговорами, привлечение может возглавить нынешний инвестор компании Accel. Если сделка состоится, оценка Thinking Machines окажется ниже $50 млрд, которые компания, как сообщалось, рассчитывала получить в конце прошлого года.

Компания Abliteration.ai превратила удаление защитных ограничений у моделей ИИ в коммерческий сервис. Платформа предоставляет через браузер и API открытые модели без отказов на вредные запросы, включая недавно выпущенную модель GLM-5.3 от Z.ai. Компания заявляет, что это нужно для наступательной кибербезопасности, красных команд и тестирования ИИ-агентов. Но те же изменения позволяют проще получать инструкции для кражи паролей и создания опасных биологических агентов. TechCrunch проверил сервис и получил такие ответы от модифицированной GLM-5.3.

В иске The New York Times против OpenAI администрация Дональда Трампа подала 20-страничную записку в поддержку компании. В документе утверждается, что использование защищённых авторским правом материалов без лицензии для обучения больших языковых моделей может подпадать под добросовестное использование. По мнению администрации, ограничения для ИИ-компаний затормозят научный и творческий прогресс США и ослабят страну в глобальной конкуренции. Записка не является решением суда, но способна повлиять на рассмотрение дела.

Российские математики из стартапа Mostik разработали способ связывать ИИ-модели напрямую — через математические значения в их весах, без передачи текстовых ответов. Так способности крупной модели можно передавать компактной и заметно дешевле повышать её возможности. Метод помог создать систему, стремительно поднявшуюся на вершину сложного бенчмарка ARC-AGI 3. Для демонстрации Mostik также объединила китайские открытые модели: GLM-5.2 на 753 млрд параметров и Qwen-3.5 на 4 млрд параметров, способную работать на смартфоне. Гибрид стоит в 20 раз дешевле полной версии GLM, а его результат оказался ровно посередине между показателями двух исходных моделей.

Руководители ключевых парламентских комитетов Австралии предупредили: поток материалов, созданных ИИ, уже приносит в государственные расследования недостоверные и «галлюцинированные» сведения. Анализ Guardian Australia показал, что такие материалы содержат вымышленные исследования и приписывают несуществующие работы реальным учёным и авторам. Иногда комитетские отчёты ссылаются на документы, где большинство источников, по-видимому, придуманы языковыми моделями. Депутаты призвали тщательнее проверять сноски, источники и утверждения, однако не отказываться от материалов, подготовленных с помощью ИИ: для некоторых граждан это упрощает участие в работе парламента.

Некоммерческая организация Fermi Explorer Mission планирует до конца 2029 года отправить аппарат к ближайшей к Солнцу звёздной системе — Альфе Центавра. Маршрут для небольшой солнечной миссии за $15 млн нашла система Get Physics Done, разработанная лабораторией Physical Superintelligence (PSI). Аппарат будет разгоняться возле Солнца, где панели получают в четыре раза больше света, и понесёт минимум 1 кг груза: научные и художественные материалы, послания и копию «Золотой пластинки» NASA. Полёт может занять до 80 000 лет. PSI запускается с финансированием $58 млн во главе с Breakthrough Energy, фондом сооснователя Microsoft Билла Гейтса.

Можно ли научить ИИ не просто смотреть видео, а самому выводить из него законы мира? Исследователи предлагают подход, в котором ИИ собирает увиденное в понятное описание мира: какие есть объекты, в каком они состоянии, как они движутся и что будет, если на них повлиять. Для этого ИИ-агент выдвигает догадки, проверяет их в виде работающего описания, сверяет с видео и шаг за шагом исправляет ошибки, пока не получит картину, которая действительно объясняет происходящее. В этом обзоре разбираем, как ИИ превращает видео в проверяемую модель физического мира и почему такой способ помогает машине рассуждать о причинах и последствиях, а не просто узнавать знакомые картинки.

Журнал Time опубликовал список «ИИ 100» — людей, активно участвующих в развитии технологий, которые быстро меняют мир. Первой в нём указана Даниэла Рус, руководитель лаборатории MIT CSAIL и участница проекта Liquid ИИ, создавшего новый тип больших языковых моделей. Далее идут руководители OpenAI, xAI и Anthropic — Сэм Альтман, Илон Маск, Дарио и Даниэла Амодеи. Такой порядок отражает американский подход к гонке ИИ: ведущая роль здесь отведена крупным компаниям. В список также вошли Бен Аффлек, разработчики Google TPU, создатели моделей и представители робототехники.

Nvidia инвестирует $3,5 млрд в тайваньского производителя чипов MediaTek. В рамках сделки компания получит технологии Nvidia для разработки специализированных чипов под задачи ИИ-компаний и крупнейших облачных провайдеров. Такие чипы можно будет напрямую подключать к центрам обработки данных на базе Nvidia. Партнёрство позволяет облачным компаниям и лабораториям создавать собственное оборудование, а Nvidia — сохранять контроль над инфраструктурой центров обработки данных даже при переходе клиентов от её графических процессоров к заказным решениям.

Учёные два года наблюдали за использованием генеративного ИИ-репетитора Khanmigo в 18 средних школах Теннесси. Доступ к инструменту получили 12-летние школьники, но большинство почти не обращалось к нему за помощью в учёбе: дети отправляли программе посторонние запросы, проверяли границы её возможностей и пытались добиться готовых ответов. При этом пользователи Khanmigo быстрее продвигались в математике, чем контрольная группа. Исследование показало, что одного ИИ для эффективного обучения недостаточно: результат зависит от вовлечённости учеников и участия взрослых.

Anthropic обновила защитные механизмы Claude Fable 5 для биологических запросов: число переключений на менее способную модель после таких обращений сократилось примерно на 85% во всех продуктах компании. Теперь Fable 5 сможет чаще помогать с повседневными вопросами о здоровье, интерпретацией лабораторных результатов, симптомами и изучением биологии, а также с клиническими задачами. При этом профессиональные запросы по биологии двойного назначения — например, по вирусологии, токсикологии и молекулярному дизайну — пока по-прежнему перенаправляются на Opus 5.

После того как модели ИИ, по утверждению источника, прошли тест Тьюринга, учёные обратили внимание на обратный процесс: люди начинают перенимать поведение чат-ботов. В новой работе, опубликованной в журнале «ИИ и общество», международная команда исследователей предположила, что особенно заметно это может быть в службах поддержки. По их мнению, чем чаще люди общаются с ChatGPT, Claude и другими ИИ-системами, тем сильнее они подстраиваются под машинную логику, темп и требования к формулировкам. Для этого процесса авторы предложили термин «роботоидная человечность».

В письмах в The Guardian доктор Саймон Найдер, доктор Энтони Харрис и Дэвид Кайлер спорят о том, как предотвращать угрозы ИИ. Найдер считает сравнение с Хиросимой неточным: самые тяжёлые последствия могут накапливаться постепенно — через разработку патогенов, уязвимости критической инфраструктуры и передачу системам всё более важных решений. Харрис напоминает об обсуждении социальных рисков ИИ ещё с 1972 года и призывает вернуть к нему учёных и гуманитариев. Кайлер предупреждает, что разрозненные меры и споры вокруг центров обработки данных отвлекают внимание от международного договора и единой системы ограничений.

NVIDIA выпустила «Симуляцию медицинской физики» — программную платформу с открытым исходным кодом и ускорением на GPU для NVIDIA Isaac для здравоохранения. Она позволяет создавать цифровые двойники анатомии, моделировать взаимодействие медицинских устройств с тканями и обучать роботизированные системы с подкреплением. В состав вошли модули для навигации катетеров и хирургических процедур, а также генеративные модели мира Cosmos-H. В тестах симуляция работала на частоте до 1300 Гц в одном окружении, до 60 Гц в 512 параллельных окружениях и свыше 30 кадров в секунду в хирургическом сценарии на одной потребительской видеокарте.

Парламентские комитеты Австралии получают всё больше материалов, созданных с помощью ИИ: языковые модели выдумывают исследования, приписывают реальные выводы несуществующим публикациям и искажают работы настоящих учёных. Guardian Australia проверила документы с помощью собственной программы и обнаружила как минимум 39 заявок с похожими на галлюцинации ссылками; более 100 документов содержали метки URL от ChatGPT. Ошибки уже попадали в парламентские отчёты и могли влиять на обсуждение государственной политики.

Лаборатории инженерии человека (HERL) при Университете Питтсбурга вместе с ATDev создают роботизированную платформу RAMMP для людей с инвалидностью. Проект получил до $41,5 млн от американского Агентства перспективных исследовательских проектов в области здравоохранения (ARPA-H). Платформа объединит робототехнику, ИИ, цифровых двойников и открытые модели компьютерного зрения Meta — DINO и Segment Anything Model (SAM). RAMMP должна помочь пользователям безопаснее передвигаться и взаимодействовать с предметами, обрабатывая изображения и данные датчиков прямо на устройстве, без постоянного подключения к сети.

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.

Физический ИИ выходит за пределы изолированных зон: автономные роботы работают рядом с людьми на заводах, складах, в больницах и домах. NVIDIA представила NVIDIA Halos для робототехники — платформу, которая объединяет вычисления для ИИ и функциональную безопасность. В её основе — промышленный модуль NVIDIA IGX Thor и операционная система NVIDIA Halos OS, созданная на базе наработок компании в области безопасности автономных автомобилей. Agility, разработчик человекоподобного робота Digit, уже внедряет IGX Thor и Halos OS в собственную систему обнаружения людей и присоединяется к лаборатории NVIDIA Halos по инспекции систем ИИ.

MIT рассматривает полную перестройку образовательной системы после того, как специальная комиссия университета пришла к выводу: современные модели ИИ способны правдоподобно выполнять почти любые задания бакалаврской программы — от эссе и математических задач до научных доказательств и задач по программированию. В отчёте также говорится, что менее чем за три года ИИ уже изменил университетскую жизнь: студенты реже посещают консультации преподавателей, участвуют в сетевых обсуждениях и собираются для совместной учёбы. На этом фоне другие университеты ужесточают правила: Чикагский университет запретил телефоны и ноутбуки на занятиях для первокурсников юридической школы, а Принстон отказался от более чем вековой традиции сдавать экзамены без наблюдения.

В национальных лабораториях США модели Meta SAM 3 и DINOv3 превратили анализ научных изображений из многонедельной ручной работы в процедуру примерно на 15 минут. Их использует проект SYNAPS-I, который объединяет пять лабораторий Министерства энергетики США и входит в миссию Genesis. После дообучения на данных рентгеновских и нейтронных экспериментов модели обрабатывают снимки на 300 ускорителях A100, восстанавливают трёхмерный объём и размечают структуры прямо во время эксперимента. Раньше разметка одного временного шага могла занимать у специалистов месяц.

Google Research представила систему поиска биомаркеров — мультиагентную систему, которая помогает находить и расставлять по приоритету кандидатов в биомаркеры по данным носимых устройств. Она объединяет генерацию гипотез, статистический анализ, обучение моделей, проверку на устойчивость и поиск подтверждений в научной литературе. На трёх когортах общим объёмом 9 279 наблюдений участников система обнаружила 41 цифровой биомаркер для психического здоровья и 25 — для метаболических состояний, а также улучшила прогнозирование депрессии и инсулинорезистентности при добавлении демографических признаков.

ИИ может помочь выявлять мошенничество и незаконную торговлю дикими животными в сложных биологических системах. За последние 22 года США ввезли около 2,85 млрд животных почти 30 000 видов. Часть из них становится домашними питомцами, попадает в зоопарки, используется в исследованиях, производстве товаров и лекарств. Из-за масштаба торговли чиновникам трудно проверять её безопасность, законность и устойчивость. ИИ способен анализировать декларации, находить подозрительные записи и выявлять виды, охраняемые CITES, даже если их спрятали за слишком общими формулировками.

Астрофизик и научный популяризатор Пол Саттер представил коллегам обновлённый алгоритм для поиска пустот между галактиками, написанный при активной помощи ИИ. По его словам, новая версия работала в десять раз быстрее, лучше справлялась с реальными данными и могла обрабатывать обзоры в сто раз крупнее прежних. Но уже через десять минут коллега заметил проблему: алгоритм неправильно обрабатывал границы обзоров, из-за чего неверными становились и все последующие результаты. Позже Саттер признал, что теперь сразу относится к любому ответу ИИ с недоверием.

Лаборатория сверхинтеллекта Meta выпустила Muse Spark 1.1 — мультимодальную модель рассуждения для агентных задач. По сравнению с первой Muse Spark она заметно улучшила работу с инструментами и компьютером, программирование и мультимодальное понимание, а также научилась координировать мультиагентные системы. Модель уже доступна в режиме «Рассуждение» в приложении Meta ИИ и на meta.ai. Одновременно Meta открыла публичный предварительный доступ к Meta Model API, через который разработчики могут подключаться к Muse Spark 1.1.

Около 12 лет назад профессор химии Стэнфорда Vijay Pande перешёл из академической среды в венчурный бизнес: Marc Andreessen и Ben Horowitz поручили ему запустить в a16z направление здравоохранения и биологических наук. За следующие 10 с лишним лет он довёл его до портфеля почти на $4 млрд. В июне прошлого года Pande ушёл и вместе с инвестором Zach Werner создал небольшую фирму VZVC: здесь делают около пяти концентрированных инвестиций в год, работают без младших сотрудников и используют собственных ИИ-агентов для повседневных задач. В интервью TechCrunch Pande также рассказал о будущем ИИ в биотехнологиях, закрытых наборах биологических данных и переходе медицины к персональному подбору лечения.

Anthropic открывает для учёных по всему миру 10 000 бесплатных и льготных мест в подписке Claude сроком на год. Стандартные места будут бесплатными, а премиальные с пятикратным лимитом использования обойдутся в $15 в месяц. Компания также расширяет программу «ИИ для науки»: исследователи из разных научных областей смогут получать до $50 000 вычислительных кредитов на проект. Кроме того, Anthropic открывает исследовательский доступ к спецификации «Стандарт аппаратного обеспечения моделей», запускает программу финансирования на $5 млн для изучения влияния ИИ на благополучие пользователей и готовит специальный доступ к моделям Mythos для профессионалов в области наук о жизни.

Anthropic открыла исследовательский предварительный доступ к стандарту оборудования для моделей (MHS) для первой группы научных лабораторий и производителей. Это общая спецификация, которая позволяет ИИ-агентам безопасно управлять физическими устройствами: микроскопами, дозаторами жидкостей, роботизированными манипуляторами и другим оборудованием. MHS сокращает интеграцию аппаратуры с недель и месяцев до часов или минут, а агентам позволяет параллельно координировать приборы, менять параметры в реальном времени и иногда самостоятельно восстанавливаться после ошибок. Стандарт разрабатывается совместно с HHMI Janelia Research Campus и в будущем должен стать открытым.

Как превратить генерацию продуктовых идей из творческого хаоса в воспроизводимую систему: сигналы рынка, конкуренты, сегменты, ICP, интервью, Pain Map, JTBD, гипотезы и Lean Canvas — с ИИ-агентами на каждом этапе.

Большинство сегодняшних математических ИИ-систем умеют впечатлять в режиме «вот задача — вот ответ». Но настоящая математика так не работает. Она живёт в черновиках, тупиках, сомнениях, странных догадках, полуверных леммах и внезапно найденной статье двадцатилетней давности, которая меняет всё. Именно в эту неаккуратную, человеческую часть…

У генеративного ИИ есть удобная иллюзия компетентности: модель пишет, рисует, иногда даже «планирует», и кажется, что у нее внутри есть нечто вроде картины мира. Но как только систему просят не просто продолжить текст, а долго и целенаправленно действовать — управлять роботом, ходить по сайтам, договариваться с людьми или ставить научные…

Мы находимся внутри тихой научной революции. Ее особенность в том, что она происходит не столько в технологиях, сколько в том, как мы понимаем реальность. Меняется то, как мы понимаем природу жизни и интеллекта. Долгое время наше представление о мире было интуитивным. Сначала возникает жизнь, а затем из неё появляется разум. Биология в этой схеме…

Генеративные модели научились рисовать впечатляющие ролики, но у такого видео есть слабое место: оно не обязано подчиняться законам физики. Объект может «плыть» в воздухе, частицы — игнорировать гравитацию, а твёрдые тела — проходить друг сквозь друга. Для задач пространственного интеллекта…

Автономные ИИ-ученые уже умеют читать статьи, предлагать гипотезы, запускать расчеты и даже управлять экспериментами. Но в реальной науке их возможности часто «заперты» внутри конкретной лаборатории, набора скриптов и ручных договоренностей о том, где лежат данные и как использовать приборы. Как…

Сегодня LLM умеют многое: объяснять сложные темы, писать код, держать длинную нить рассуждений. Но наука — это не только вызубрить ответы. Это исследовательский цикл: разобраться в литературе, придумать гипотезу, проверить ее экспериментом, а потом честно интерпретировать результаты и…

В последние пару лет большие рассуждающие модели (LRM) заметно подтянулись в олимпиадной математике. На задачах уровня AIME (Американский Инновационный Математический Экзамен) им часто хватает одного длинного «прогона» рассуждений: модель пишет цепочку мыслей, проверяет ответ, иногда делает пару…

Большинство сегодняшних подходов к «научному ИИ» выглядят как понятный пайплайн. Есть центральный управляющий алгоритм, есть метрика, есть короткий цикл: сгенерируй улучшение, запусти тест, выбери лучшее, повтори. В целом это работает, но одновременно убирает то, что делает науку наукой: долгую…

В последнее время автономные агенты позиционировались как системы, которые умеют генерировать идеи и код на их основе, самостоятельно проводить эксперименты и писать научные статьи. Однако на практике такие системы часто оказывались неэффективными: генерируемые ими идеи были не до конца…

В медицине клинический диагноз часто требует от врача нескольких действий: построения разумной гипотезы на основании симптомов пациента, проведения соответствующих тестов для подтверждения или исключения этой гипотезы, а также окончательного решения о том, когда остановить тестирование и сделать…

Научные графики, интерактивные интерфейсы, а также анимации различных теорем – всё это, по сути, визуальное представление кода. Однако сегодня системы искусственного интеллекта учитывают только текстовую модальность и не принимают во внимание, как код будет выглядеть на экране или как он будет…

В научных данных часто скрыты простые законы — уравнения, которые объясняют зависимость между величинами. Но найти их непросто: пространство формул огромное, данные бывают шумными, а перебор вариантов быстро захлёбывается. Символическая регрессия как раз и пытается восстановить такую компактную…

Короткое 2–10‑минутное видео с пояснениями к статье сегодня стало почти обязательным: его ставят на страницу проекта, показывают на семинарах, пересылают коллегам. Но сделать такое видео — это часы подготовки слайдов, запись голоса и говорящей головы, монтаж и правки. И это совсем не то же…

За последний год стало ясно: чтобы лучше решать сложные задачи, LLM не обязательно должны только расти в параметрах. Важнее научить модель думать длинно и структурировано, а часть вычислений перенести на этап выполнения запроса. K2‑Think — яркий пример этого сдвига. Команда берёт доступную по…

Мы привыкли к тому, что научная статья — это текст, рисунки и где-то в репозитории код. Дальше начинается рутина: искать зависимости, настраивать окружение, разбираться в API и форматах данных. Для многих это высокий порог входа. Paper2Agent предлагает простой подход: превращать статьи в…

Мы привыкли к ИИ как к умному калькулятору: он помогает с анализом данных, но решения и эксперименты остаются за людьми. Исследователи предлагают другой взгляд: агентный ИИ переходит к роли автономного научного партнера. Он читает литературу, формулирует гипотезы, планирует эксперименты,…

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…