[AINews] All Model Labs are now Agent Labs
Все крупнейшие лаборатории ИИ переходят от разработки только моделей к созданию агентных продуктов: Грег Брокман из OpenAI заявил, что «модель сама по себе больше не является продуктом», AI21 закрыла свою команду по моделям ради агентов, а DeepSeek впервые создаёт «Harness-команду». DeepSeek сделала скидку 75% на V4-Pro постоянной, что радикально меняет экономику инференса — стоимость оказывается в 3–19 раз ниже, чем у конкурентов. Протокол MCP перешёл на stateless-архитектуру, упростив масштабирование и балансировку. Anthropic через проект Glasswing за месяц обнаружил более десяти тысяч критических уязвимостей в распространённом ПО. В области мультимодальных систем Google представила агента Gemini Spark и проект Genie, а Cartesia Sonic-3.5 стала лидером в синтезе речи.
[AINews] All Model Labs are now Agent Labs
[AINews] Все лаборатории моделей теперь стали лабораториями агентов
a quiet day lets us tie together a few quotes as all model labs become agent labs
спокойный день позволяет нам связать воедино несколько цитат о том, как все лаборатории моделей становятся лабораториями агентов
Ahead of OpenAI’s likely IPO filing next week, Greg makes the latest in a series of comments where Model Labs are increasingly also building Agents as the product:
В преддверии вероятной подачи документов на IPO OpenAI на следующей неделе, Грег делает очередное в серии заявлений о том, что лаборатории моделей всё активнее строят агентов как продукт:
The quote is a big reversal of stance from a position ~uniformly held by anyone who worked at Team Big Model, including his previous head of OpenAI Labs:
Эта цитата — резкий разворот позиции, которой ~единодушно придерживались все, кто работал в Team Big Model, включая его предшественника на посту руководителя OpenAI Labs:
This comes with the shuttering of AI21’s model team, which is now pivoting to agents:
Это происходит на фоне закрытия команды по моделям в AI21, которая теперь переориентируется на агентов:
and even the venerable DeepSeek is now building a “Harness team” for the first time:
И даже легендарная DeepSeek впервые создаёт «Harness-команду»:
The “Systems over Models” people will take this as a point of validation of what they have been saying all along… except for the nuance that models cotrained with harnesses does open the door for closing access to models even further — if you can effectively posttrain a model to only meaningfully perform with your closed source agent, then you get to funnel the majority of users to your agent at the expense of your model/API co-opetition.
Сторонники подхода «системы важнее моделей» воспримут это как подтверждение того, что они говорили всё это время… но есть нюанс: модели, совместно обучаемые с обвязками, открывают дорогу к ещё большему закрытию доступа к моделям — если можно эффективно дообучить модель так, чтобы она полноценно работала только с вашим проприетарным агентом, вы сможете направлять большинство пользователей к своему агенту в ущерб конкурентному сосуществованию модели/API.
But that’s a topic of a much larger discussion…
Но это тема для гораздо более масштабной дискуссии…
AI News for 5/4/2026-5/5/2026. We checked 12 subreddits, 544 Twitters and no further Discords. AINews’ website lets you search all past issues. As a reminder, AINews is now a section of Latent Space. You can opt in/out of email frequencies!
Новости ИИ за 4–5 мая 2026 года. Мы проверили 12 сабреддитов, 544 Twitter-аккаунта и ни одного Discord-сервера. Сайт AINews позволяет искать по всем прошлым выпускам. Напоминаем, что AINews теперь является разделом Latent Space. Вы можете включить/отключить частоту email-рассылки!
AI Twitter Recap
Обзор AI-Твиттера
Agent Products, Harnesses, and the Shift Beyond “Just the Model”
Агентные продукты, обвязки и сдвиг за пределы «просто модели»
The product surface is moving up-stack: A recurring theme was that model quality alone is no longer the moat; the winning product is increasingly model + harness + workflow + UI + memory + economics. @gdb put it bluntly: “the model alone is no longer the product,” while @dzhng argued top-tier products need model <> harness <> product symbiosis. The same pattern shows up in practice: @signulll framed ambient AI and agentic AI as the new seam of computing interfaces, and @teortaxesTex noted that harness research still risks converging on “replicate Claude Code” instead of exploring broader interfaces.
Coding-agent product differentiation is becoming concrete: OpenAI shipped another substantial Codex update via “codex thursday no. 6” with appshots, /goal improvements, remote computer use while locked, annotation mode, plugin sharing, and analytics. @gdb separately highlighted Appshots, while users reported meaningful workflow shifts: @gdb said it’s hard to remember coding before Codex, and @reach_vb said they haven’t opened an IDE in over a month. But product rough edges remain: @theo praised T3 Code’s remote feature as ahead of alternatives, then contrasted it with buggy remote workflows in Codex in a follow-up post. On the Claude side, @ClaudeDevs expanded auto mode to the Pro plan and added Sonnet 4.6 support; @_mohansolo also had to clarify and patch IDE support in Antigravity 2.0 after user backlash.
Продуктовая поверхность смещается вверх по стеку: сквозной темой стало то, что качество модели само по себе больше не является конкурентным преимуществом; побеждающий продукт — это всё чаще модель + обвязка + рабочий процесс + UI + память + экономика. @gdb сказал прямо: «модель сама по себе больше не является продуктом», а @dzhng утверждал, что продуктам высшего уровня нужен симбиоз модели, обвязки и продукта. Тот же паттерн проявляется на практике: @signulll описал фоновый ИИ и агентный ИИ как новый стык вычислительных интерфейсов, а @teortaxesTex отметил, что исследования обвязок по-прежнему рискуют свестись к «воспроизведению Claude Code» вместо изучения более широких интерфейсов.Дифференциация продуктов на основе кодинг-агентов становится конкретной: OpenAI выпустила очередное крупное обновление Codex через «codex thursday no. 6» с appshots, улучшениями /goal, удалённым управлением компьютером в заблокированном режиме, режимом аннотаций, обменом плагинами и аналитикой. @gdb отдельно выделил Appshots, а пользователи отмечали значимые сдвиги в рабочих процессах: @gdb сказал, что трудно вспомнить, как он программировал до Codex, а @reach_vb заявил, что не открывал IDE уже больше месяца. Но шероховатости продукта остаются: @theo похвалил удалённую функцию T3 Code как опережающую альтернативы, а затем в следующем посте противопоставил её глючным удалённым workflow в Codex. На стороне Claude @ClaudeDevs расширил auto mode на план Pro и добавил поддержку Sonnet 4.6; @_mohansolo также пришлось разъяснять и исправлять поддержку IDE в Antigravity 2.0 после негативной реакции пользователей.
Model Performance, Cost Curves, and Frontier Competition
Производительность моделей, кривые стоимости и конкуренция на фронтире
DeepSeek’s pricing move was the biggest market signal: @deepseek_ai made the 75% DeepSeek-V4-Pro discount permanent, triggering strong reactions because it materially changes the cost/performance frontier. @ArtificialAnlys quantified first-party pricing at $0.435/M input, $0.87/M output, $0.0036/M cached input, estimating a blended ~$0.18/M and placing V4 Pro on the Pareto frontier for intelligence vs run cost. They estimate running their Intelligence Index on V4 Pro costs ~3x less than Gemini 3.1 Pro Preview, ~12x less than GPT-5.5, and ~19x less than Claude Opus 4.7. Community reaction centered on DeepSeek’s push toward “intelligence too cheap to meter,” as @scaling01 put it. @Yuchenj_UW and @kimmonismus both emphasized the magnitude of the cut.
Gemini Flash improved, but usage feedback was mixed: @OfficialLoganK reported Gemini 3.5 Flash making major progress over 3.1 Pro on GDPval, claiming Flash is now “competing at the frontier,” and @Designarena placed it 16th overall on Design Arena, a 16-position jump from Gemini 3 Flash Preview. But several builders pushed back on usefulness vs benchmark gains: @Alezander907 saw only slight browser-agent improvement at higher cost, @giffmana argued this isn’t “Flash progress” if the brand still implies cheapness, and @jeremyphoward said the model feels optimized to max evals rather than cooperate with humans. That aligns with broader eval skepticism from @HamelHusain, who argued current tooling underweights qualitative, HITL judgment.
Qwen and Chinese frontier models keep compressing the race: The official @Alibaba_Qwen teasers and a long third-party review from @ZhihuFrontier portrayed Qwen3.7-Max as a meaningful step up, especially in instruction following, context reliability, and stability, while still suffering from verbosity and high token usage. Elsewhere, @scaling01 claimed recent ALE-Bench runs show Chinese models like Kimi-K2.6, DeepSeek-V4, GLM-5.1 outperforming several Western releases in that setting. @ArtificialAnlys also reported Cursor Composer 2.5 as 3–18x cheaper than Opus 4.7 and 5–32x cheaper than GPT-5.5 on Coding Agent benchmarks, with notably lower token use.
Ценовой ход DeepSeek стал главным рыночным сигналом: @deepseek_ai сделала скидку 75% на DeepSeek-V4-Pro постоянной, вызвав бурную реакцию, поскольку это существенно меняет фронтир стоимости/производительности. @ArtificialAnlys подсчитал цены первой стороны: $0,435/M вход, $0,87/M выход, $0,0036/M кешированный вход, оценив смешанную стоимость в ~$0,18/M и поместив V4 Pro на границу Парето по соотношению интеллекта и стоимости запуска. По их оценкам, прогон Intelligence Index на V4 Pro обходится ~в 3 раза дешевле Gemini 3.1 Pro Preview, ~в 12 раз дешевле GPT-5.5 и ~в 19 раз дешевле Claude Opus 4.7. Реакция сообщества сосредоточилась на стремлении DeepSeek к «интеллекту, слишком дешёвому, чтобы считать», как выразился @scaling01. @Yuchenj_UW и @kimmonismus подчеркнули масштаб снижения цен.Gemini Flash улучшился, но отзывы о практическом использовании неоднозначны: @OfficialLoganK сообщил, что Gemini 3.5 Flash показал серьёзный прогресс по сравнению с 3.1 Pro на GDPval, заявив, что Flash теперь «конкурирует на фронтире», а @Designarena поставил его на 16-е место общего зачёта в Design Arena — скачок на 16 позиций по сравнению с Gemini 3 Flash Preview. Однако ряд разработчиков поставил под сомнение практическую пользу на фоне бенчмарковых успехов: @Alezander907 увидел лишь незначительное улучшение браузерного агента при более высокой цене, @giffmana утверждал, что это не «прогресс Flash», если бренд по-прежнему подразумевает дешевизну, а @jeremyphoward заявил, что модель ощущается оптимизированной для максимизации бенчмарков, а не для сотрудничества с людьми. Это согласуется с более широким скепсисом по поводу оценок от @HamelHusain, который утверждал, что текущий инструментарий недооценивает качественную оценку с участием человека (HITL).Qwen и китайские фронтирные модели продолжают сжимать гонку: официальные тизеры @Alibaba_Qwen и подробный сторонний обзор от @ZhihuFrontier представили Qwen3.7-Max как существенный шаг вперёд, особенно в следовании инструкциям, надёжности контекста и стабильности, при сохраняющихся проблемах с многословностью и высоким потреблением токенов. В другом месте @scaling01 заявил, что последние прогоны ALE-Bench показывают, что китайские модели — Kimi-K2.6, DeepSeek-V4, GLM-5.1 — превосходят ряд западных релизов в данной среде. @ArtificialAnlys также сообщил, что Cursor Composer 2.5 оказался в 3–18 раз дешевле Opus 4.7 и в 5–32 раза дешевле GPT-5.5 на бенчмарках кодинг-агентов, с заметно меньшим расходом токенов.
Protocols, Infra, and Agent Runtime Tooling
Протоколы, инфраструктура и инструменты для агентных сред выполнения
MCP’s new release candidate is a substantive protocol simplification: @dsp_ announced the MCP 2026-07-28 release candidate, with the key change that the protocol is now stateless: no handshake, no session ID, and any request can hit any server instance. The RC also introduces first-class extensions like MCP Apps and Tasks, plus auth hardening and a clearer deprecation policy. For infra teams, statelessness is a big operational shift: easier scaling, simpler load balancing, fewer sticky-session concerns.
Sandboxes and managed execution are becoming first-class primitives: @_philschmid demoed Gemini Managed Agents + Interactions API to give an agent a secure hosted Linux sandbox with memory and code execution. @CoreWeave launched CoreWeave Sandboxes in public preview for RL, agent tool use, and model eval, while @cnakazawa released Cloudsail for per-task Cloudflare sandboxes with shell, Codex, and GitHub access without exposing tokens. At the orchestration layer, @skypilot_org argued RL doesn’t work on Slurm because modern RL is a multi-service system with heterogeneous hardware and recovery needs.
Open-source harnesses and memory layers are proliferating: @NVIDIAAI open-sourced AI-Q agent skills for portable deep-research pipelines that can plug into arbitrary harnesses. @Teknium added Bitwarden support for key management in Hermes and later restored 256K context for Grok Build v0.1 in Hermes here. @shannholmberg described a shared-memory “gBrain” layer under Hermes agents, with typed folders and read-first access for specialist agents. @aakashadesara updated CTOP to support Devin and a CLI for listing, searching, and killing agent sessions.
Новый релиз-кандидат MCP — существенное упрощение протокола: @dsp_ анонсировал релиз-кандидат MCP 2026-07-28, ключевое изменение в котором — протокол теперь stateless: без рукопожатия, без идентификатора сессии, любой запрос может попасть на любой экземпляр сервера. RC также вводит первоклассные расширения, такие как MCP Apps и Tasks, а также усиление авторизации и более чёткую политику устаревания. Для инфраструктурных команд stateless — это большой операционный сдвиг: проще масштабирование, проще балансировка нагрузки, меньше проблем с привязкой сессий.Песочницы и управляемое исполнение становятся первоклассными примитивами: @_philschmid продемонстрировал Gemini Managed Agents + Interactions API для предоставления агенту безопасной хостируемой Linux-песочницы с памятью и исполнением кода. @CoreWeave запустил CoreWeave Sandboxes в публичном превью для RL, использования инструментов агентами и оценки моделей, а @cnakazawa выпустил Cloudsail для создания отдельных Cloudflare-песочниц на каждую задачу с доступом к shell, Codex и GitHub без раскрытия токенов. На уровне оркестрации @skypilot_org утверждал, что RL не работает на Slurm, поскольку современный RL — это мультисервисная система с гетерогенным оборудованием и требованиями к восстановлению.Открытые обвязки и слои памяти множатся: @NVIDIAAI открыла исходный код навыков агентов AI-Q для переносимых пайплайнов глубокого исследования, подключаемых к произвольным обвязкам. @Teknium добавил поддержку Bitwarden для управления ключами в Hermes, а позже восстановил контекст 256K для Grok Build v0.1 в Hermes здесь. @shannholmberg описал слой разделяемой памяти «gBrain» для агентов Hermes с типизированными папками и приоритетом чтения для специализированных агентов. @aakashadesara обновил CTOP с поддержкой Devin и CLI для просмотра, поиска и завершения агентных сессий.
Research: RL, Distillation, Architectures, and Evaluation
Исследования: RL, дистилляция, архитектуры и оценка
RL post-training and reward design are under active reconsideration: @RyanBoldi introduced Vector Policy Optimization (VPO), arguing scalar reward collapse during RL can sabotage test-time scaling. VPO instead optimizes vector-valued rewards, improving search performance even on the original scalar objective. @lateinteraction framed this as a way to train LLMs for more diverse environments and goals, while @FeiziSoheil connected it to broader moves toward structured feedback instead of a single reward number. Separately, @jsuarez teased a solution to a long-standing RL problem involving extreme sparsity, with initial sweeps showing SOTA on one internal environment.
Agent compilation/distillation is emerging as a serious economic idea: @dair_ai highlighted a paper showing a full agentic workflow—multi-step calls, tool use, scratchpads, decision structure—can be distilled into weights and run at ~100x lower inference cost while preserving near-frontier quality. This is one of the clearest technical arguments yet for compiling expensive runtime agent loops into cheaper deployable models.
Architecture work remains lively beyond vanilla transformers: @ChunyuanDeng introduced LT2, a linear-time looped transformer combining sparse and linear attention to make looping practical, along with a distilled Ouro-hybrid-1.4B. @ZyphraAI shared work extending Equilibrium Propagation beyond energy-based models toward biologically realistic neurons. On MoE, @Jianlin_S proposed Moving Quantile Balancing for sequence-level load balancing without a loss penalty. Meanwhile @allen_ai launched ArtifactLinker, which predicts which benchmarks a model is likely to set SOTA on before running them—a useful meta-eval tool amid growing benchmark sprawl.
Math and reasoning capability discourse shifted again: @cozyblaze265065 reported 99.46% on a multi-digit multiplication experiment using gpt-5.5 with medium reasoning and no tools, and @teortaxesTex noted modern LLMs can now do 100-digit multiplication without tools. That’s not a complete theory of reasoning, but it further weakens old “autoregression can’t do arithmetic” talking points.
RL-дообучение и дизайн наград переосмысляются: @RyanBoldi представил Vector Policy Optimization (VPO), утверждая, что коллапс скалярной награды во время RL может подорвать масштабирование на этапе инференса. VPO вместо этого оптимизирует векторные награды, улучшая производительность поиска даже по исходной скалярной цели. @lateinteraction представил это как способ обучать LLM для более разнообразных сред и целей, а @FeiziSoheil связал это с более широким движением к структурированной обратной связи вместо единственного числа-награды. Отдельно @jsuarez анонсировал решение давней RL-проблемы, связанной с экстремальной разреженностью, с первоначальными прогонами, показавшими SOTA в одной внутренней среде.Компиляция/дистилляция агентов оформляется как серьёзная экономическая идея: @dair_ai выделил статью, показывающую, что полный агентный рабочий процесс — многошаговые вызовы, использование инструментов, блокноты, структура решений — можно дистиллировать в веса и запускать при ~100-кратном снижении стоимости инференса с сохранением качества, близкого к фронтирному. Это один из самых убедительных технических аргументов в пользу компиляции дорогих агентных циклов в более дешёвые развёртываемые модели.Работа над архитектурами остаётся активной за пределами обычных трансформеров: @ChunyuanDeng представил LT2 — зацикленный трансформер с линейным временем, объединяющий разрежённое и линейное внимание для практичности зацикливания, а также дистиллированный Ouro-hybrid-1.4B. @ZyphraAI поделилась работой по расширению Equilibrium Propagation за пределы энергетических моделей к биологически реалистичным нейронам. По теме MoE @Jianlin_S предложил Moving Quantile Balancing для балансировки нагрузки на уровне последовательности без штрафа в функции потерь. Тем временем @allen_ai запустил ArtifactLinker, предсказывающий, на каких бенчмарках модель вероятно покажет SOTA до их запуска — полезный мета-инструмент оценки на фоне растущего разнообразия бенчмарков.Дискурс о математических и рассуждательных способностях вновь сместился: @cozyblaze265065 сообщил о 99,46% в эксперименте с многозначным умножением на gpt-5.5 со средним уровнем рассуждений и без инструментов, а @teortaxesTex отметил, что современные LLM теперь способны выполнять умножение 100-значных чисел без инструментов. Это не полная теория рассуждений, но ещё больше ослабляет старые тезисы об «авторегрессия не способна на арифметику».
Multimodal Systems: Video, Speech, World Models, and Imaging
Мультимодальные системы: видео, речь, модели мира и генерация изображений
Google’s I/O stack pushed toward persistent agents and world simulators: @Google introduced Gemini Spark, a 24/7 personal AI agent for recurring tasks, skills, and workflows. @GoogleDeepMind also launched Project Genie + Street View, letting users turn real U.S. locations into interactive worlds; follow-up posts confirm rollout to Google AI Ultra subscribers via Google Labs. The multimodal side was reinforced by @Google announcing Gemini Omni for conversational video creation/editing and custom avatars, while @emollick emphasized the significance of a fully multimodal system that can natively edit video.
Runway and image/video tooling keep raising editability: @runwayml released Aleph 2.0, supporting multishot sequences up to 30s at 1080p with targeted edits that preserve the rest of the scene. @CuriousRefuge highlighted SeeDance 2 Stitcher for seamlessly extending AI-generated cinematic clips using Omni-generated continuations.
Speech and image generation saw notable jumps: @ArtificialAnlys ranked Cartesia Sonic-3.5 as the new #1 TTS model on their Speech Arena, citing an Elo of 1218, support for 42 languages, and strong naturalness/transcript following. Cartesia claims 82ms end-to-end first audio in production here. In image generation, @wildmindai flagged Tencent’s Z-Image 6B as a pixel-space generator with no VAE, 1K resolution, and a transfer framework for converting Flux/SD models; related ecosystem work included Pixal3D demos from @victormustar and training support for Z-Image L2P 1k in AI Toolkit from @ostrisai.
Стек Google I/O двинулся к постоянным агентам и симуляторам мира: @Google представил Gemini Spark — круглосуточного персонального ИИ-агента для повторяющихся задач, навыков и рабочих процессов. @GoogleDeepMind также запустил Project Genie + Street View, позволяющий пользователям превращать реальные локации США в интерактивные миры; последующие посты подтверждают развёртывание для подписчиков Google AI Ultra через Google Labs. Мультимодальное направление было усилено анонсом @Google о Gemini Omni для разговорного создания/редактирования видео и пользовательских аватаров, а @emollick подчеркнул значимость полностью мультимодальной системы, способной нативно редактировать видео.Runway и инструменты для изображений/видео продолжают повышать редактируемость: @runwayml выпустил Aleph 2.0 с поддержкой мультикадровых последовательностей до 30 секунд в 1080p с точечными правками, сохраняющими остальную часть сцены. @CuriousRefuge отметил SeeDance 2 Stitcher для бесшовного продления ИИ-сгенерированных кинематографических клипов с помощью продолжений на основе Omni.Синтез речи и генерация изображений показали заметные скачки: @ArtificialAnlys признал Cartesia Sonic-3.5 новой моделью TTS №1 в их Speech Arena, отметив Elo 1218, поддержку 42 языков и высокую естественность/следование транскрипту. Cartesia заявляет о 82 мс до первого аудио в продакшене здесь. В области генерации изображений @wildmindai отметил Z-Image 6B от Tencent — пиксельный генератор без VAE, с разрешением 1K и фреймворком трансфера для конвертации моделей Flux/SD; сопутствующие работы экосистемы включают демо Pixal3D от @victormustar и поддержку обучения Z-Image L2P 1k в AI Toolkit от @ostrisai.
Security, Cyber, and Policy Pressure
Безопасность, кибер и давление регуляторов
Cybersecurity is quickly becoming a proving ground for advanced agents: @AnthropicAI said Project Glasswing and partners found more than ten thousand high- or critical-severity vulnerabilities in essential software within a month, and explicitly warned the industry will need to adapt to the volume of vulnerabilities that models like Claude Mythos Preview can find. Security productization is following: @perplexity_ai open-sourced Bumblebee, a read-only scanner for macOS/Linux to detect risky packages, extensions, and AI tool configs; @AravSrinivas said enterprise deployment will require agentic sandboxes plus continuous security engineering.
US immigration policy changes triggered sharp backlash from AI leaders: Several high-engagement posts argued a proposed rule forcing green-card applicants to apply from outside the US would directly damage the AI talent pipeline. See @Nick_Davidov, @AndrewYNg, @theo, @garrytan, and @togelius. The common argument: the rule punishes legal high-skill immigrants, undermines startups and research, and harms US competitiveness in AI.
Кибербезопасность быстро становится полигоном для продвинутых агентов: @AnthropicAI сообщил, что Project Glasswing и партнёры обнаружили более десяти тысяч уязвимостей высокой и критической степени в ключевом ПО за месяц и прямо предупредил, что индустрии придётся адаптироваться к объёму уязвимостей, которые способны находить модели вроде Claude Mythos Preview. Продуктизация безопасности следует за этим: @perplexity_ai открыла исходный код Bumblebee — сканера только для чтения под macOS/Linux для обнаружения рискованных пакетов, расширений и конфигов ИИ-инструментов; @AravSrinivas заявил, что корпоративное развёртывание потребует агентных песочниц плюс непрерывного инжиниринга безопасности.Изменения иммиграционной политики США вызвали резкую критику со стороны лидеров ИИ: несколько высокоохватных постов утверждали, что предложенное правило, обязывающее претендентов на грин-карту подавать заявки из-за рубежа, нанесёт прямой удар по пайплайну ИИ-талантов. См. @Nick_Davidov, @AndrewYNg, @theo, @garrytan и @togelius. Общий аргумент: правило наказывает легальных высококвалифицированных иммигрантов, подрывает стартапы и исследования и вредит конкурентоспособности США в ИИ.
Top tweets (by engagement)
Топ-твиты (по вовлечённости)
@deepseek_ai on making the V4-Pro discount permanent — the clearest single-market signal in this batch around LLM inference economics.
@gdb on “the model alone is no longer the product” — concise articulation of the current agent/harness product thesis.
@AnthropicAI on Glasswing finding 10,000+ critical vulnerabilities — one of the strongest data points for AI-driven cyber capability moving into production.
@dsp_ on MCP 2026-07-28 RC — important protocol update: stateless MCP plus first-class extensions.
@GoogleDeepMind on Project Genie + Street View — notable step toward consumer-facing world models.
@cursor_ai on opening the Cursor SDK for custom agents — relevant for teams building on top of coding-agent infrastructure.
@deepseek_ai о постоянной скидке на V4-Pro — самый чёткий рыночный сигнал в этой подборке относительно экономики инференса LLM.@gdb о том, что «модель сама по себе больше не является продуктом» — лаконичная формулировка текущего тезиса об агентных/обвязочных продуктах.@AnthropicAI о 10 000+ критических уязвимостей, найденных Glasswing — один из сильнейших примеров перехода ИИ-киберспособностей в продакшен.@dsp_ о релиз-кандидате MCP 2026-07-28 — важное обновление протокола: stateless MCP плюс первоклассные расширения.@GoogleDeepMind о Project Genie + Street View — заметный шаг к потребительским моделям мира.@cursor_ai об открытии Cursor SDK для кастомных агентов — актуально для команд, строящих поверх инфраструктуры кодинг-агентов.
AI Reddit Recap
Обзор AI-реддита
/r/LocalLlama + /r/localLLM Recap
Обзор /r/LocalLlama + /r/localLLM
Keep reading with a 7-day free trial
Продолжайте читать с 7-дневным бесплатным пробным периодом
Subscribe to Latent.Space to keep reading this post and get 7 days of free access to the full post archives.
Подпишитесь на Latent.Space, чтобы продолжить чтение этого поста и получить 7 дней бесплатного доступа к полному архиву публикаций.