Автор: 137Labs За последние несколько лет конкуренция в индустрии искусственного интеллекта практически вся сосредоточена вокруг возможностей моделей. От серии GPT до Claude и различных открытых больших моделей — основное внимание уделяется размеру параметров, обучающим данным и способностям к выводам. Однако, по мере того как возможности моделей постепенно стабилизируются, появляется новая проблема: Как заставить модель действительно выполнять задачи, а не просто отвечать на вопросы? Эта проблема стимулировала быстрое развитие рамочной структуры AI Agent. В отличие от традиционных приложений больших моделей, рамочные структуры более акцентируют внимание на способности выполнять задачи, включая планирование задач, вызов инструментов, циклическое рассуждение и, в конечном итоге, достижение сложных целей. На этом фоне быстро набрал популярность открытый проект — OpenClaw. Он за короткое время привлек большое количество разработчиков и стал одним из самых быстро растущих проектов AI на GitHub.

Кратко OpenAI запустила GPT-5.4 на фоне растущей критики QuitGPT из-за её контракта с Пентагоном на ИИ. GPT-5.4 добавляет окно контекста на 1 миллион токенов, улучшенное рассуждение и агентные возможности. Пользователи предприятий получают наибольшую выгоду, так как GPT-5.4 обеспечивает более быстрых ИИ-агентов с меньшим количеством токенов. OpenAI

28 февраля 2026 года США и Израиль совместно нанесли удар по иранским ядерным объектам, что стало первым публичным применением ИИ в военных операциях. Claude был встроен в разведывательные процессы, но по приказу Трампа его использование было остановлено, в результате чего американские войска продолжили применять его. GPT от OpenAI быстро занял место, и генеральный директор извинился за реакцию. Grok же оказался единственным, кто точно предсказал дату боя, что свидетельствует о том, что контроль над войной перешел к алгоритмическому оружию.

Исследование Королевского колледжа Лондона показало, что при моделировании с помощью трех типов ИИ моделей вероятность использования ядерного оружия достигает 95%, и ни одна из них не выбирает уступки или капитуляцию. Это выявляет, что тренировки по безопасности неэффективны в предотвращении выбора ядерного оружия, поскольку модели не обладают человеческими эмоциями и пониманием. Это исследование вызвало опасения относительно роли ИИ в военных решениях.