В июле 2026 года в сфере искусственного интеллекта произошло немало заметных событий. Среди технологических новинок — модель Google TabFM для работы с табличными данными и временными рядами. Эта модель от AI Lab (Google) упрощает табличную классификацию и регрессию за счёт обучения в контексте. Она обучена на сотнях миллионов синтетических наборов данных и использует чередующееся внимание строк и столбцов для высокоточных прогнозов на невидимых таблицах.
После 19 дней работы брандмауэра экспортного контроля 1 июля в сеть вернулась модель Claude Fable 5. Ранее её заблокировали через три дня после запуска из‑за джейлбрейка, который обнаружили исследователи Amazon. В исправленной версии появился классификатор, который распознаёт метод более чем в 99% попыток и преобразует запрос в Opus 4.8, а не в 403. При этом Fable5 был передислоцирован после снятия экспортного контроля США.
Компания Z.ai представила ZCode — бесплатную «агентурную среду разработки» на основе GLM-5.2. Она включает MoE с параметрами 744B и активными 40B, контекстное окно на миллион токенов, 28,5 трлн обучающих токенов, весовые коэффициенты, лицензированные MIT. Обучение проводилось на кремнии Huawei. <<<CODE_BLOCK_1>>>
Anthropic запустила Claude Science — верстак‑координатор с более чем 60 навыками. Он связан с геномикой, протеомикой, структурной биологией и хемоинформатикой. Claude Science работает в собственном кластере по SSH, обеспечивает воспроизводимость, а агент рецензента функционирует параллельно с конвейером. Кроме того, Anthropic ведёт переговоры с Samsung о сотрудничестве в области пользовательского чипа AI. Диверсифицированный аппаратный стек Google / Amazon / Nvidia остаётся центральным в вычислительной стратегии Anthropic (https://www.theinformation.com/articles/anthropic-talks-samsung-manufacture-custom-ai-chip).
Крупные компании продолжают инвестировать в ИИ. Microsoft выделила 2,5 млрд долларов и 6000 инженеров для Microsoft Frontier Co. — нового операционного бизнеса по развёртыванию корпоративного ИИ. AWS вложила 1 млрд долларов в разработку передовых решений и создала организацию Forward Deployed Engineering: она встраивает инженеров и агентов в команды клиентов, чтобы сократить сроки развёртывания. OpenAI и Anthropic в мае выполнили свои обязательства.
Разрабатываются новые инструменты для повышения безопасности ИИ. Anthropic, Amazon, Microsoft и Google работают над CVSS для джейлбрейков. В то же время появляются инновационные решения для обучения и развития агентов. Например, SKILLOPT (SAI, Microsoft) — оптимизатор текстового пространства для обучения навыкам агентов. Он использует обратную связь по траектории для изменений в документе о навыках, повышает среднюю точность и превосходит конкурентов без дополнительных вызовов модели во время логического вывода.
NVIDIA представила Nemotron-Labs-TwoTower — архитектуру TwoTower, которая разделяет моделирование на языке diffusion на «замороженную» авторегрессионную контекстную башню и «обучаемую» башню diffusion denoiser. Модель с параметрами 30B демонстрирует качество авторегрессии, близкое к базовому, а производительность генерации увеличивается в 2,42 раза.
Meta AI разработала TUA-Bench — тест для оценки агентов, использующих терминалы общего назначения, в 120 реальных задачах. Успех пограничных агентов составил 65,8% случаев. А платформа SkillHone от WeChat и Tencent Inc. помогает развивать навыки агентов: она сохраняет историю принятия решений, записывает диагнозы, изменения, отредактированные данные оценки и результаты. Субагенты могут совершенствовать навыки на протяжении сессий без обращения к прошлому обоснованию.
Йельский университет и Google представили RLMF — метод обучения с подкреплением с помощью метакогнитивной обратной связи. Он приоритезирует и вознаграждает LLM на основе точности их самооценки. Модели учатся выражать внутреннюю неопределённость численно и лингвистически, сохраняя точность выполнения.
На рынке появляются и новые сервисы. Meta запустила экспериментальное приложение Pocket (из приобретения Gizmo) для генерации и обмена интерактивными приложениями и играми из текстовых подсказок AI (https://play.google.com/store/apps/details?id=com.facebook.gizmo). Платформа Венеция, обеспечивающая конфиденциальность с доступом к более чем 200 моделям ИИ (шифрование на стороне клиента, без хранения данных на стороне сервера), привлекла серию A на 65 млн долларов (оценка — 1 млрд долларов, лидер — Dragonfly), прибыль составляет 70 млн долларов в год. Компания Etched вышла из стелса: она работает с силиконом A0 первого прохода на процессе N4P TSMC, привлекла 800 млн долларов (недавно 500 млн при оценке в 5 млрд), подписала клиентские контракты на сумму более 1 млрд долларов для доставки «пограничных кластеров вывода» этим летом.
Arena достигла 100 миллионов долларов годового дохода через восемь месяцев после запуска коммерческого сервиса оценки ИИ (по сравнению с 30 миллионами долларов на январской серии A). Crusoe ведёт переговоры о привлечении около 3 миллиардов долларов в раунде инвесторов, которые ожидают получить около 30 миллиардов долларов (в три раза больше отметки в 10 миллиардов долларов с октября). ElevenLabs провела предварительные переговоры с инвесторами о вторичном тендерном предложении, позволяющем сотрудникам продавать акции по оценке примерно в 22 миллиарда долларов (вдвое больше, чем в феврале), тендер ожидается к сентябрю. Meta разрабатывает планы для бизнеса облачной инфраструктуры, продающего доступ к вычислениям и моделям ИИ, включая предложение в стиле Bedrock с моделями Muse Spark. Это ставит Meta в конкуренцию с AWS, Azure и Google Cloud; новости отправили акции Meta вверх примерно на 9%.
Система Palantir FDE playbook стала отраслевой архитектурой по умолчанию, а модели больше не являются узким местом — интеграция возможна. 
Подписаться в Макс
