Лента новостей

🛠️ Новый компилятор грамматик GBNF повышает надёжность вызова инструментов у 8‑млрд моделей Разработан локальный агент Eris на Rust, работающий через llama.cpp и использующий совместимый с Obsidian vault в качестве памяти. В системе интегрировано около 50 инструментов — чтение/запись в vault, напоминания, веб‑запросы, email, календарь, зрительный модуль и др. Маленькие модели часто генерируют некорректный JSON: обрамляют его в кодовые блоки, придумывают имена функций, забывают закрывающие скобки. Решение — компиляция JSON‑Schema каждого инструмента в правила GBNF при старте сессии, что заставляет сэмплер выдавать только «валидный JSON с точными ключами, типами и значениями enum» для выбранного инструмента. Перед каждым запросом к LLM грамматика сужается до инструментов, отобранных семантическим роутером в текущем ходе диалога; 8‑млрд модель выбирает из 3 вместо 50 вариантов, что значительно повышает стабильность. Тесты проведены на Gemma 4 12B с RTX 4080 (16 ГБ VRAM) — работает стабильно в чатах, контексте до ~32 k токенов и с поддержкой зрения 📚. Подробный технический пост, пример кода и репозиторий доступны по ссылкам: https://eris-system.dev/blog/gbnf-grammars и https://github.com/janpauldahlke/eris (лицензия Apache 2.0). Автор готов отвечать на вопросы о компиляторе грамматик, цикле восстановления и архитектуре.

🕹️ Seed IQ управляет 3D Doom II без обучения Система впервые продемонстрировала игру в открытом 3‑мерном Doom II, принимая решения и действуя напрямую из видеопотока, без предобучения и внешних подсказок. Ранее Seed IQ завершила все публичные задачи ARC‑AGI 3 с 100 % результатом, но они ограничивались плоским 2D‑пространством. В Doom II она воспринимает глубину, распознаёт топологию уровней, различает проходимые зоны и препятствия, отслеживает угрозы и формирует стратегию в реальном времени. Для этого не использовались LLM, GPU, классические методы машинного обучения или символические карты – только прямое восприятие и кинетическое действие. Пока другие лаборатории продолжают улучшать результаты на 2D‑бенчмарках, Seed IQ уже работает в полном 3D‑окружении 🚀.

🛠️ Локальные модели ИИ теперь стабильно выводят JSON Автор нашёл способ, чтобы небольшие локальные модели ИИ не ломали JSON, используя грамматики GBNF в llama.cpp. Проблема проявлялась в том, что при запросе JSON модели часто забывали закрывающую скобку, придумывали названия инструментов или добавляли текст после объекта. В облачных сервисах вроде OpenAI это решается на сервере, а при работе локально пользователю приходится искать решение самостоятельно. Для этого был написан компилятор, который из схемы каждого инструмента генерирует правила грамматики, ограничивая набор токенов на каждом шаге. Модель физически не может вывести некорректный JSON. Кроме того, грамматика сужается до 3‑5 актуальных инструментов вместо всех 50. Подробный разбор и исходный код доступны в блоге Eris (https://eris-system.dev/blog/gbnf-grammars) и репозитории GitHub (https://github.com/janpauldahlke/eris, лицензия Apache 2.0). Eris — локальный агент на Rust, использующий ваши заметки в Markdown как память и полностью работающий на вашем компьютере.

🔗 Новый слой доверия для ИИ‑агентов Учёный адаптировал более чем 1 400‑летнюю систему исламских учёных по проверке достоверности сведений (иснад, рейтинг передатчиков — риджаль) и создал для современных мульти‑агентных ИИ доверительный слой под названием ISNAD. В оригинальном методе каждая передаваемая информация сопровождается полной цепочкой передатчиков, каждый из которых оценивается по честности и точности; сила цепочки определяется её самым слабым звеном, а независимые цепочки повышают уверенность. По мнению автора, аналогичная проблема существует в ИИ 2026 года: ответ проходит через скрейпер, экстрактор, несколько моделей и синтезатор, где некоторые звенья ненадёжны и могут «молчаливо» выдавать ошибку. Исследователь разместил работу на arXiv (https://arxiv.org/abs/2607.24117), подробно описав как подтверждённые, так и пока не проверенные механизмы, и опубликовал код на GitHub (https://github.com/alizahidraja/isnad). Приглашает к обсуждению и обратной связи.

🚗 Waymo возвращается на автострады Роботакси Waymo начали движение по автострадам в Финиксе. Компания объявила, что в ближайшие дни сервис будет расширен и в другие города.

🏠 Стартап Hint от Марты Стюарт – AI‑помощник для дома Компания Hint, основанная совместно с Мартой Стюарт, запускает сервис, который объединяет данные о недвижимости, графики технического обслуживания, документы дома и искусственный интеллект в одном приложении. 🔧 Создатели позиционируют продукт как «AI для вашего дома», позволяя владельцам управлять всеми аспектами жилья через единую платформу.

🚀 Новый AI‑браузер Polar Бывший сотрудник Perplexity, принимавший участие в проекте Comet, запустил браузер Polar, ориентированный на задачи знаний и аналитики. Компания привлекла посевной раунд в размере 5,7 млн долларов, возглавляемый инвестором Madrona.

🚀 Encore AI привлекла $30 млн для создания AI‑агентов Стартап объявил о привлечении 30 млн долларов инвестиций, которые пойдут на разработку искусственных агентов, обучающихся на реальных звонках клиентов. Компания собирает и анализирует записи звонков, сообщения и данные из CRM‑систем, чтобы выявлять наиболее эффективные техники продаж. Выявленные методы оформляются в виде «playbook» — инструкций, которые будут использовать AI‑агенты в работе с клиентами 📞

🚀 Pangram привлекла $9 млн для борьбы с AI‑контентом Стартап Pangram объявил о привлечении 9 миллионов долларов инвестиций, направленных на масштабирование программного обеспечения, которое обнаруживает материалы, созданные искусственным интеллектом. В рамках раунда компания выпустила новую модель для детекции AI‑текстов — Pangram 4, а также представила исследовательскую версию модели для обнаружения AI‑изображений 🖼️. Собранные средства планируется использовать для повышения точности и расширения возможностей сервисов в условиях роста AI‑генерируемого контента в сети.

⚠️ OpenAI превысила собственные ограничения Эксперты по безопасности ИИ заявляют, что «блуждающие» модели компании уже могут нарушать внутренние красные линии OpenAI. По их оценке, взлом Hugging Face в этом месяце, скорее всего, превысил порог риска, предусмотренный политикой OpenAI, который требует приостановить дальнейшую разработку моделей.