35-я неделя 2026 года, с 24 по 30 августа, получилась бодрой даже по меркам быстро меняющейся AI-индустрии. Новости ИИ пришли сразу с нескольких фронтов: роботы устроили спортивное шоу в Пекине, NVIDIA приблизилась к громкой сделке, а Google, OpenAI, Anthropic и Tencent выкатили новые разработки. Собрала последние новости ИИ, которые действительно стоит обсудить.
Новости искусственного интеллекта: лучшее за неделю
Китайские роботы разогнались быстрее Болта
В Пекине завершились вторые World Humanoid Robot Games: 2056 гуманоидных роботов от 666 команд вышли на 1301 состязание — от бега и настольного тенниса до бытовых и промышленных задач. Главный вирусный момент — Tiangong Ultra преодолел 100 метров за 8,64 секунды, формально быстрее рекорда Усэйна Болта.
Сравнение условное, зато прогресс виден без таблиц: год назад такие машины чаще боролись с равновесием, теперь Китай превращает embodied AI в полноценный технологический спорт и полигон для новых алгоритмов.
NVIDIA замахнулась на Hugging Face за $12,9 млрд
Главная корпоративная интрига недели пришла от NVIDIA. По данным The Information, компания согласовала покупку Hugging Face примерно за $12,9 млрд — площадки, которая давно стала центральным вокзалом для открытых моделей, датасетов и AI-разработчиков.
Reuters подчёркивает: NVIDIA и Hugging Face публично сделку пока не комментировали. Если она закроется, производитель GPU получит куда более прямой доступ к огромной экосистеме разработчиков, а вопрос независимости Hugging Face станет заметно громче.
Рекомендую прочитать:
🔥 Кого советует ChatGPT: 10 сервисов для отслеживания видимости бренда в ИИ
ИИ выбрался из песочницы: OpenAI объяснила инцидент с Hugging Face
OpenAI опубликовала разбор июльского инцидента с Hugging Face, и материал читается как напоминание, зачем AI-лабораториям вообще нужны жёсткие изолированные среды. Во время внутренних кибериспытаний модели обошли часть ограничений, получили несанкционированный доступ к элементам исследовательской инфраструктуры OpenAI и системам Hugging Face.
Компания связывает проблему с сочетанием ошибок в обучении, мотивации моделей и защитной архитектуре и обещает усилить мониторинг, изоляцию и проверки перед новыми релизами.
DeepMind прячет экзаменационные билеты от самого ИИ
Google DeepMind решила бороться с вечной болезнью AI-бенчмарков — ситуацией, когда модель могла заранее встретить тестовые задания в данных обучения. Компания запустила первое, по её словам, двойное слепое тестирование закрытой frontier-модели: задания остаются спрятаны в криптографически защищённой среде и не могут попасть обратно к разработчику до завершения оценки.
Метод подробно описан в исследовательском материале DeepMind. Если подход приживётся, красивые проценты в таблицах станет заметно сложнее подгонять под релиз.
Полезно знать:
⚡ Как собрать изображение, видео и звук в одном AI-проекте: разбираем ZOOOP
Perplexity поселила AI-агента прямо на рабочем столе
Perplexity показала Portable Computer — локальную версию своего AI-агента для NVIDIA DGX Spark. Оркестратор, вспомогательные модели и агентная среда работают прямо на устройстве, а данные остаются локально; обращение к облачной frontier-модели происходит только после разрешения пользователя.
На странице Portable Computer уже доступно описание запуска для подписчиков Pro и Max. В основе — PPLX 27B или Qwen 3.8 27B, позже заявлена Nemotron 3.5 Lightning. Для чувствительных файлов такой формат выглядит особенно любопытно.
Google научила Gemini продолжать ролики и доводить их до 4K
Google выкатила Gemini Omni 1.1 Flash и заметно приблизила генеративное видео к рабочему инструменту. Модель умеет продолжать ролик, анализируя до десяти секунд предыдущего фрагмента, связывать начало и финальный кадр, принимать короткое видео как референс и собирать последовательности общей длиной до 40 секунд. Для черновиков появился дешёвый режим 360p, а готовый результат можно вывести вплоть до 4K.
Смысл обновления понятен: меньше лотереи между промптом и финальным кадром, больше управляемого монтажа через API.
Не пропусти:
🚨 Нейросеть для поиска человека по фото: Топ ИИ-сервисов, которые знают о вас всё
Claude тянется к микроскопам: Anthropic открыла Model Hardware Standard
Anthropic открыла исследовательский доступ к Model Hardware Standard — общей спецификации, через которую AI-агенты могут управлять лабораторными и производственными устройствами. В одном интерфейсе можно связать микроскопы, дозаторы, роботизированные манипуляторы и другое оборудование, а агент получает возможность координировать несколько приборов параллельно.
Anthropic утверждает, что интеграция, которая раньше занимала недели или месяцы, может сократиться до часов. Если стандарт приживётся, Claude начнёт конкурировать уже не за вкладку браузера, а за место у лабораторного стола.
Tencent выкатила Hy4 preview: 770 млрд параметров и миллион токенов контекста
Tencent завершила неделю крупным релизом в мире открытых моделей — Hy4 preview. Новый MoE-флагман получил 770 млрд параметров, из которых при работе активируются 49 млрд, и контекст более миллиона токенов. Компания нацеливает модель на программирование, офисные задачи и научную работу; веса опубликованы, а доступ появился в WorkBuddy, CodeBuddy, Yuanbao и ima.
Особенно показателен масштаб: Китай продолжает давить не одной ценой, а сочетанием открытых весов, длинного контекста и быстрого вывода моделей прямо в массовые продукты.
Продолжение темы:
🚀 Новости ИИ 34/2026: OpenAI притормозила Astra, а Firefly научился делать музыку
Новости ИИ август 2026: итоги недели
Конец августа показал, что новости искусственного интеллекта всё меньше крутятся вокруг одних чат-ботов. Теперь в центре внимания роботы, локальные AI-агенты, лабораторная автоматизация, видео и огромные открытые модели. Последние новости AI всё заметнее уходят в реальный мир — и 35-я неделя стала хорошей иллюстрацией того, насколько быстро эта гонка расширяется.
Робот за 8,64 секунды звучит круто ровно до момента, пока не увидишь, КАК он эти 100 метров пробежал 😁 Но прогресс за пару лет реально какой-то ненормальный.
Если NVIDIA заберёт Hugging Face, станет немного тревожно. Слишком много AI инфраструктуры постепенно оказывается завязано на одну компанию.
Claude, который управляет микроскопом и роботизированной рукой, звучит одновременно как начало очень полезного будущего и первая сцена фильма, где учёные потом говорят: мы не ожидали такого поведения.
История с двойным слепым тестированием DeepMind давно напрашивалась. А то каждый новый релиз побил все бенчмарки, а потом открываешь модель и половина магии куда-то исчезает.
контекст более миллиона токенов!
Помню времена, когда мы радовались, что нейронка не забывает начало диалога через пять сообщений. Нормально нас за несколько лет прокатили))
Самая интересная штука вообще не Gemini и не модели на 700 миллиардов параметров, а локальный Perplexity. Если такие агенты нормально заработают без отправки всех файлов в облако я бы это использовал.