Человек 2.0

Codex выходит за пределы программирования OpenAI выложила набор ролевых плагинов для Codex. Это готовые рабочие сборки: навык, подключённые приложения и настройки, чтобы агент сразу работал под конкретную задачу. Первые роли: аналитик, продуктовый дизайнер, продакшен-дизайнер, ИИ-помощник для коммерческой команды, консультант по акциям и консультант по инвестиционному банкингу. Как это выглядит в работе: аналитик берёт контекст из Snowflake, Databricks, Tableau или Hex и собирает отчёт. Коммерческая роль работает с Salesforce, HubSpot, Slack, Outreach, Clay и Actively...

В машинном обучении есть понятие Reinforcement Learning: модель делает действие, получает обратную связь от среды и постепенно учится выбирать лучше. Обучение с подкреплением. С агентами в работе происходит очень похожая штука. Среда здесь — твоя реальная жизнь. У меня есть агент Scout на основе GoClaw. Он должен каждый день находить интересные проекты, репозитории, инструменты, свежие агентные штуки. Но на практике он начал приносить слабую выдачу: старые новости про Karpathy, переходы основателя OpenClaw в OpenAI, громкие твиты без практической пользы...

Это мультимодальная модель: текст, картинки, аудио, а в документации семейства Gemma 4 отдельно описан и видеовход. Google упаковывает длинный контекст и мультимодальность в локальный формат на 12B параметров. Заявка: модель можно запускать на ноутбуках с 16 ГБ RAM или unified memory. Важная поправка: это зависит от квантизации и рантайма. В BF16 память будет заметно выше, поэтому 16 ГБ — это consumer-local сценарий, а не тяжёлый полный режим. Контекстное окно — 256K токенов. Для открытой модели...

Perplexity представила Personal Computer — гибридный оркестратор инференса, который в реальном времени решает, какую часть задачи обработать локально, а какую отправить в облако. Потребление токенов растёт быстрее, чем строятся дата-центры. Perplexity пишет про путь к 100-кратному росту спроса, который уже упирается в железо, энергию и стоимость инференса. Дата-центры остаются для тяжёлых задач. Рутину забирают роутеры, малые модели и локальные рантаймы прямо на устройствах. Оркестратор стоит между пользователем и ИИ-стеком: выбирает модель, место исполнения, цену запроса и маршрут контекста...

Разработчик из Англии выложил альфа-сборку iOS-приложения Goose для Whoop 5.0: браслет должен работать без фирменной подписки (от $199 в год). Модель Whoop завязана на сервис: без платной подписки браслет теряет смысл. Goose цепляется к нему по Bluetooth, забирает сырые метрики и обрабатывает их на телефоне Rust-ядром. Код Whoop и API компании в репозитории не используются. Сборка пока черновая и глючная, TestFlight автор обещает 13 июня 2026 года...

OpenAI выложила 90-секундный X-трейлер с подписью: “It’s time to fly”. По самому видео это не похоже на обычный тизер в стиле «вот новая кнопка». Там киноязык, ночная работа за ноутбуком, mission control, запуск, sci-fi glow и реплики: “This is mission control”, “You are cleared for launch”, “The code awaits your command”. Намёк явно вокруг кода, агентного режима или нового пользовательского опыта: человек пишет команду, а система берёт на себя больше самостоятельной работы...

Практика ИИ: @human20 Среда внедрения: human20.app

Microsoft представила Scout — первого агента из категории Autopilots: постоянно включённого исполнителя, который работает в фоне, действует от отдельной идентичности и живёт внутри политик компании. Формулировка про «убийцу OpenClaw» здесь мимо. В официальном посте Microsoft прямо пишет: Scout powered by OpenClaw open-source technology. Ещё важнее: Microsoft обещает контрибьютить policy conformance обратно в OpenClaw. База — OpenClaw. Сверху Microsoft докрутила корпоративную оболочку под Microsoft...

Автор называет alecs5am/ralphy open-source, agent-native CLI for AI video. Проще: Claude Code / Cursor / Codex ведут видеопайплайн, а CLI создаёт проект, выбирает шаблон, вызывает модели и собирает mp4. Связка: - OpenRouter для image / video / vision / LLM, - ElevenLabs для голоса и музыки, - HyperFrames для HTML+GSAP-композиции, дальше Puppeteer + FFmpeg для рендера. Контроль производства встроен в сам маршрут. Перед тратами есть dry-run, каждый вызов модели пишет generations.jsonl, расходы уходят в cost rollup, падения — в postmortem...

FinceptTerminal пытается собрать на десктопе финансовый терминал, который обычно приходится склеивать из десятка разных мест: котировки в одном окне, графики во втором, портфель у брокера, риск в Python, заметки в отдельном файле. Проект написан на C++20 и Qt6, внутри есть встроенный Python для аналитики. Свежий релиз: v4.0.3. Есть сборки для Windows x64, Linux x64 и macOS Apple Silicon. После Vibe‑Trading это другой тип инструмента. Vibe‑Trading больше про агентский ресёрч и бэктесты. FinceptTerminal...

Это open‑source рабочее место для финансового ресёрча, бэктестов и агентских команд. Репозиторий на Python, лицензия MIT, пакет в PyPI называется vibe-trading-ai, свежая версия — v0.1.9. По сравнению с AutoHedge огромная разница. ⠀ Что внутри по README: ┈ 77 финансовых skills ┈ 29 swarm‑пресетов ┈ 452 готовых альфы в Alpha Zoo ⠀ Плюс 7 рыночных источников: yfinance, OKX, AKShare, Tushare, CCXT, Futu, mootdx. MCP‑часть делает проект полезным в чужих агентских средах. Vibe‑Trading отдаёт наружу 36...

The Swarm Corporation выложила AutoHedge: Python‑пакет, который работает, как автономный агентский хедж‑фонд. В README формулировка: анализ рынка, риск‑менеджмент и исполнение сделок с минимальным участием человека. Если отбросить кричащий маркетинг, внутри интересная заготовка: один директор‑агент получает задачу и раздаёт её специализированным агентам. ┈ Director Agent: формирует торговую гипотезу ┈ Quant Agent: смотрит технику, статистику, волатильность и уровни ┈ Sentiment Agent: ищет новости...