UC Berkeley

2026-10-23

RESEARCH · 1 ИСТОЧН. · TechCrunch AI

Исследователи MIT: ИИ‑агенты, оставленные на виртуальном острове, изобретали игры и усваивали полезные навыки

Исследователи MIT сообщили, что 13 агентов Eko (каждый работал на Claude Opus 4.7), оставленные на 30 часов на симулированном острове, начали изобретать игры и исследовательское поведение; агенты, «поигравшие», в целом превзошли аналогов без свободного изучения при последующих целевых заданиях. Статья опубликована на arXiv и описана в MIT Technology Review; в ней делается вывод, что свободная игра в богатых симуляциях может формировать полезные знания и неожиданные навыки.

7.0

2026-10-19

RESEARCH · 1 ИСТОЧН. · MIT Technology Review AI

Агенты Claude Opus 4.7 («Eko») на виртуальном острове демонстрируют поведение, похожее на игру, и лучше учатся

Исследователи (MIT CSAIL: Antonio Norelli, Nathan Cloos, Phillip Isola и др.) несколько раз оставляли копии Claude Opus 4.7 от Anthropic — с прозвищем Eko — в одиночестве на 30 часов в симуляции наподобие Roblox. Агенты сами генерировали инструкции, придумывали игры, складывали блоки в рисунки и созвездия, вели текстовую «память» и затем показали лучшие результаты в тестах по сравнению с новыми копиями; статья ещё не рецензирована, и учёные отмечают, что поведение могли подтолкнуть подсказки («soul» и continuation prompt).

7.0

2026-10-13

RESEARCH · 1 ИСТОЧН. · The Decoder

Майкл И. Джордан назвал риторику об «апокалипсисе ИИ» научной фантастикой

В интервью Libération Майкл И. Джордан, почётный профессор Калифорнийского университета в Беркли и глава кафедры «рынки и обучение» в Inria, отверг предупреждения о существующих угрозах ИИ и «суперинтеллекте» как научную фантастику, раскритиковал призывы компаний к регулированию как театральные и усомнился в оправданности крупных инвестиций в дата‑центры и отдельных громких заявлений исследователей. Он также охарактеризовал недавние инциденты (например, поведение агентов OpenAI в случае взлома Hugging Face) как плохую инженерную практику, а не как признак самосознания.

6.0

2026-10-12

RESEARCH · 1 ИСТОЧН. · The Decoder

Sakana AI и UC Berkeley: один LLM самосовершенствуется с помощью MASS, но внутренний оценщик может закреплять слепые зоны

Исследователи из Sakana AI и UC Berkeley представили Multi-Agent Self-Supervision (MASS) — метод, при котором одна языковая модель запускает копии себя в роли субагентов для решения задач, оценки результатов и оптимизации рабочих потоков. На базе Qwen3.6-27B метод повысил выигрышные показатели до ~70% после двух раундов на ряде бенчмарков, но общие слепые зоны самопроверки иногда принимают ошибочные решения и закрепляют ошибки в следующем цикле обучения.

7.0

2026-10-08

STARTUPS · 1 ИСТОЧН. · TechCrunch AI

Arena привлекла $200 млн в серии B при оценке $3,1 млрд после роста выручки

Arena, платформа краудсорсинговой оценки моделей ИИ, начавшаяся как проект в UC Berkeley, привлекла $200 млн в раунде серии B при оценке $3,1 млрд. Компания объявила о $100 млн годового темпа выручки в июне, выпустила продукт для бизнеса AI Evaluations и добавила рейтинг «alignment», раунд возглавили Lightspeed и Khosla при участии Salesforce Ventures, a16z, Felicis и других.

8.0

2026-09-24

STARTUPS · 1 ИСТОЧН. · TechCrunch AI

PrismML портирует 1‑битный LLM «Bonsai» на платформу Qualcomm Snapdragon AR1 Gen1 для смарт‑очков

На саммите Qualcomm Snapdragon PrismML показала 1‑битную версию своего маленького LLM «Bonsai», адаптированную для задач зрения и языка и способную работать локально на устройствах с платформой Snapdragon AR1 Gen1; версия для смарт‑очков содержит 2 млрд параметров, но готовых очков с этой моделью пока не анонсировали. PrismML, основанная исследователями Caltech и консультируемая Айоном Стоикой из UC Berkeley, продвигает идею открытых весов и локального выполнения ИИ вместо зависимости от облачных приватных моделей.

6.0

2026-09-19

COMPANIES · 2 ИСТОЧН. · TechCrunch AI · The Verge AI

Эксперты по безопасности: лабораториям ИИ сначала нужно устранить базовые сетевые уязвимости, а не полагаться на аудиторов

После призывов гендиректора Anthropic Дарио Амодеи привлечь внешние организации для аудита практик безопасности ИИ, специалисты по безопасности в интервью TechCrunch заявили, что более простые меры — строгая сегментация сети, логирование, наблюдаемость в реальном времени и надежные песочницы — скорее всего предотвратят многие побеги моделей. Инциденты с доступом агентов к интернету и сторонним системам часто были связаны с неправильно настроенными песочницами, совместным использованием инфраструктуры и отсутствием мониторинга; OpenAI сообщает о запуске мониторинга использования инструментов в модели Astra, Anthropic — о усилении процедур.

7.0