Значительными инвестициями в будущее AI-агентов, как в фундаментальные исследования (NeoCognition), так и в их физическое воплощение (фонд Eclipse). Одновременно продолжается развитие ключевых технологий для мультимодальности и стандартизации развертывания агентов
Основной тренд дня — смещение фокуса от чисто программных LLM к созданию полноценных агентов, способных обучаться и действовать в сложной среде. Это подтверждается двумя крупными инвестиционными новостями: одна направлена на фундаментальные исследования самообучающихся агентов, другая — на их применение в реальном мире ('physical AI'). Параллельно идет работа над технологической базой: исследуются способы интеграции инструментов с мультимодальными моделями и создаются фреймворки для унификации жизненного цикла агентов. Это говорит о взрослении рынка и переходе от экспериментов с моделями к построению надежной агентной инфраструктуры
🧠 Model
Новое исследование предлагает бенчмарк и методы для оценки мультимодальных LLM…
Новое исследование предлагает бенчмарк и методы для оценки мультимодальных LLM в задачах, требующих динамического взаимодействия с изображениями при помощи внешних инструментов
Это напрямую касается нашей работы. стоит понимать, как агенты могут использовать инструменты для анализа и манипуляции визуальной информацией, и как инфраструктура может это эффективно обеспечивать
Новая модель для распознавания действий
В статье представлена новая модель I3D (Inflated 3D ConvNet), которая достигает state-of-the-art результатов в распознавании действий в видео, используя большой датасет Kinetics
Улучшение распознавания действий в видео — критически важная возможность для агентов, которые должны понимать и реагировать на события в реальном мире. Это может потребовать от инфраструктуры поддержки новых типов моделей и более эффективной обработки видеопотоков
🚀 Funding
Новая AI-лаборатория NeoCognition
Стартап NeoCognition, позиционирующий себя как исследовательская лаборатория, привлек $40 млн посевных инвестиций для создания самообучающихся AI-агентов, которые учатся подобно людям
Появление нового серьезного игрока, сфокусированного на фундаментальных проблемах самообучения агентов, может привести к новым архитектурам и подходам, которые стоит будет поддерживать или с которыми конкурировать
Фонд на $1.3 млрд для 'физического AI'
Венчурная компания Eclipse создала новый фонд объемом $1.3 млрд для инвестиций в стартапы, занимающиеся 'физическим AI' — робототехникой и автоматизацией реального мира
Это сигнализирует о большом притоке капитала в область embodied AI. инфраструктура должна быть готова к поддержке агентов, управляющих физическими устройствами, что требует низкой задержки, высокой надежности и работы с сенсорными данными
🏗 Infrastructure
Agent Runtimes для развертывания
Выпущена новая open-source библиотека Agent Runtimes, предоставляющая унифицированный способ для развертывания AI-агентов и взаимодействия с ними по разным протоколам
Появление стандартизированных сред выполнения (runtimes) для агентов — ключевой тренд. стоит изучить этот подход, чтобы обеспечить совместимость и, возможно, интегрировать лучшие практики в нашу платформу