Ежедневный дайджест
9 пунктов · ~9 мин · Неделя 2026-W31
Обязательно к прочтению (1)
HiFi-UMI: обучение развёртываемых политик манипуляции только на данных высокоточного UMI
Simple AI (Simple World Lab)HiFi-UMI — портативная безроботная установка для сбора данных (шлемное стерео-инерциальное SLAM-устройство плюс синхронизированные широкоугольные камеры), которая повышает точность демонстраций Universal Manipulation Interface настолько, что политики, обученные исключительно на этих данных, разворачиваются напрямую на реальных роботах, не уступая телеоперации в домене на трёх различных VLA-архитектурах. Команда открыла исходный код HiFi-UMI-2K — 2000 часов демонстраций с микросекундной синхронизацией.
Стоит знать (5)
Более 1100 сотрудников OpenAI, Anthropic, Google и Meta подписали письмо "Pacing the Frontier"
Более 1100 сотрудников OpenAI, Anthropic, Google и Meta — включая Дарио Амодеи, главного научного сотрудника OpenAI Якуба Пахоцкого и Анку Драган из Google — опубликовали письмо "Pacing the Frontier", в котором просят правительство США помочь создать международные технические и управленческие инструменты для скоординированного, проверяемого замедления автоматизированной разработки ИИ. OpenAI и Anthropic впоследствии поддержали заявление уже как компании.
Яндекс запускает программу "75/75/75" для продвижения AI-native разработки ПО
YandexЯндекс анонсировал инициативу "75/75/75": к концу 2026 года компания хочет, чтобы как минимум 75% инженеров регулярно использовали ИИ для написания кода, ИИ участвовал в подготовке как минимум 75% изменений кода по всей компании, и каждое такое изменение было как минимум на 75% сгенерировано ИИ. Инициатива опирается на внутреннего кодового агента Яндекса GENA, уже подключённого более чем к тысяче проектов, и приводит примеры вроде переписывания видео-перевода, на ~80% сгенерированного ИИ, завершённого за два дня вместо двух-трёх недель.
Google DeepMind расформировала выделенную команду AlphaFold, перебросив исследователей на Gemini
Google DeepMindFinancial Times сообщила 29 июля, что за последний год Google DeepMind расформировала выделенную команду, стоявшую за удостоенной Нобелевской премии системой предсказания структуры белков AlphaFold, перераспределив большинство исследователей на Gemini и другие научные проекты (дизайн ферментов, ядерный синтез, геномика). DeepMind подтвердила кадровые перестановки прессе; некоторые соавторы AlphaFold, включая ведущего автора Джона Джампера, перешли в Anthropic.
Новая роль релевантности: направление взаимодействия с корпусом в агентном поиске
TencentИсследователи Tencent предлагают RARG (Relevance-Aware RipGrep Search Agent), который использует оценки релевантности не только для выбора топовых документов, но и как приоритет исполнения, задающий порядок поиска, точки входа и переранжирование фрагментов в ходе многошагового взаимодействия с корпусом. Метод превосходит существующих поисковых агентов на основе извлечения и взаимодействия на бенчмарках QA и рассуждений.
HumanCLAW: способны ли vision-language модели действовать через тело?
Meta ResearchMeta представляет HumanCLAW-Bench — 1218 длинных эгоцентрических эпизодов «найти-добраться-взаимодействовать» на 41 помещении, а также фреймворк, отделяющий принятие решений от моторного исполнения, чтобы изолировать «интеллект действия» VLM. Лучшая из девяти протестированных передовых моделей достигла успеха лишь в 16,8% случаев, при этом сбои объясняются потерей осознания собственного тела, а не плохим распознаванием целей.
Справочно (3)
Передай эстафету: эстафетная on-policy дистилляция траекторий
Zhejiang UniversityНовый метод on-policy дистилляции, при котором модели учитель и ученик по очереди передают друг другу сегменты траектории рассуждений, стремясь сохранить распределение обучающих данных ученика ближе к тому, что он увидит на инференсе, по сравнению со стандартной дистилляцией по полной траектории.
GitHub Copilot CLI 1.0.76 добавляет боковую панель сессий и корпоративный минимум песочницы
GitHubGitHub Copilot CLI v1.0.76 (30 июля 2026) добавляет новую боковую панель Sessions для управления несколькими параллельными сессиями, позволяет администраторам предприятия задавать строгий минимальный уровень песочницы, который управляемые настройки могут только ужесточать, но не ослаблять, добавляет поддержку модели grok-4.5, обеспечивает соблюдение правил запрещённых путей песочницы для относительных и символических ссылок на macOS/Linux, а также ограничивает вывод хуков 10 МиБ, чтобы предотвратить вектор исчерпания памяти из-за неограниченных ответов хуков.
OpenCode 1.18.6-1.18.9 устраняет проблемы совместимости с MCP и стабильности десктоп-версии
SSTВ четырёх релизах с 27 по 28 июля 2026 года (с v1.18.6 по v1.18.9) OpenCode восстановил совместимость с устаревшими клиентами MCP SDK, исправил сбои переподключения MCP-серверов после истечения сессий SDK (в том числе при параллельных запросах), обеспечил учёт настроенного порта обратного вызова MCP OAuth в mcp debug и устранил ряд проблем десктоп-приложения, включая повреждение кэша репозитория, специфичное для веток, и падение при очистке Solid.js, ломающее навигацию.