10 000 агентов OpenAI решили задачу за 88 часов

Пока одни спорят, заменит ли ИИ маркетолога, 10 000 агентов OpenAI за 88 часов взялись за задачу, над которой математики бились 90 лет. За последние сутки вышло столько всего, что уследить трудно: Сбер выпустил GigaChat, который думает перед ответом, три крупнейшие лаборатории разом показали модели для кибербезопасности, а Salesforce выдал каждому отделу по именному ИИ-сотруднику. Собрали главное за 15 сентября — коротко и по делу.

10 000 агентов OpenAI взялись за задачу, которую не решали 90 лет

OpenAI заявила, что её внутренняя модель нашла решение проблемы Навье — Стокса — одной из семи «задач тысячелетия» с призом в миллион долларов. Около 10 000 ИИ-агентов работали параллельно 88 часов, обменялись 2,7 млн сообщений и сожгли примерно 130 млрд токенов; ещё 17 часов ушло на проверку доказательства в системе Lean. Радоваться рано: работа не прошла научное рецензирование, Институт Клэя её пока не признал, а часть математиков спорит о деталях. Сама OpenAI на приз претендовать не стала.

Источник

Сбер выпустил GigaChat, который думает перед ответом

10 сентября Сбер открыл GigaChat 3.5 Reasoning — первую в России открытую модель с режимом рассуждений. Перед ответом она разбивает сложную задачу на пошаговый план и при необходимости обращается к внешним инструментам, а не выдаёт первое, что «пришло в голову». Модель уже доступна всем пользователям ГигаЧата, разработчики могут бесплатно встраивать её в свои продукты, а доступ по API для бизнеса обещают в ближайшее время. По сути — российский ответ на рассуждающие модели вроде DeepSeek R1 и OpenAI.

Источник

Google, Anthropic и OpenAI разом показали модели для кибербезопасности

За пару дней все три ведущие лаборатории выкатили ИИ, заточенный под защиту от взломов. Google представил Gemini 3.8 Flash Cyber и программу Fairwind — ранний доступ для больниц, госструктур и телекома. Anthropic выпустил Claude Fable 5.1 и Mythos 5.1: искать уязвимости в коде модели разрешают, а вот писать эксплойты и вести пентест — нет. OpenAI признала, что её модель Astra достигла «критического» уровня киберспособностей, и обвесила её защитными фильтрами. Параллельно компании обсуждают отраслевой орган, который будет сам следить за безопасностью ИИ.

Источник

Salesforce выдал каждому отделу именного ИИ-сотрудника

11 сентября на конференции Dreamforce Salesforce показал семь именных агентов Agentforce — Кейси, Пейдж, Картер, Хантер, Маршалл, Пайпер и Фин. Каждый заточен под свою функцию: продажи, поддержка, торговля, ИТ и кадры, снабжение, клиентский опыт. Идея простая — не абстрактный «ассистент на всё», а узкий специалист под конкретную роль в компании. Тренд года виден невооружённым глазом: бизнес уходит от чат-ботов к агентам, которые доводят задачу до результата.

Источник

Реклама без камеры: агенты собирают готовые ролики сами

11 сентября запустился сервис AdAI — платформа, где ИИ-агенты делают готовые фото- и видео-объявления от начала до конца. Загружаете продукт и задачу, на выходе получаете рекламный ролик без съёмочной группы, актёров и монтажёра. Для небольшого бизнеса, которому раньше видеореклама была не по карману, это меняет расклад: протестировать десяток креативов теперь можно за вечер, а не за неделю с подрядчиком.

Источник

OpenAI закрыла рекламу конкурентов внутри ChatGPT

OpenAI начала блокировать в ChatGPT рекламу продуктов, которые конкурируют с её собственными функциями генерации картинок и звука. Под раздачу попали крупные рекламодатели вроде Adobe — для них это стало неожиданностью. Сигнал рынку понятный: площадки с ИИ перестают быть нейтральной витриной. Теперь хозяин платформы сам решает, кого пускать к своей аудитории, и это придётся закладывать в стратегию всем, кто рассчитывал на новый рекламный канал.

Источник

Что это значит на практике

За один день виден главный сдвиг: ИИ перестаёт быть «умным чатом» и превращается в работника, который берёт задачу и доводит до конца — от доказательства теоремы до готового рекламного ролика. Для бизнеса это ближе, чем кажется: рассуждающие модели и агенты под конкретную роль уже доступны, а не «появятся когда-нибудь». Вопрос не в том, внедрять ли ИИ, а в том, какой процесс отдать ему первым. МАВИИ помогает бизнесу собрать таких агентов под реальные задачи — от обработки заявок до документооборота.