Сесай Нинг в интервью критиковал текущий путь развития ИИ, сосредоточенный на больших языковых моделях, считая, что это ограничивает способность ИИ к обучению на реальных данных из действительного мира, и подчеркнул преимущества мировых моделей. Он считает, что создание интеллектуальных агентов, способных функционировать в реальности, представляет большую сложность, упомянул, что AMII Labs сосредоточена на сборе реальных данных и планирует в будущем запустить AI смарт-очки и робота.

Подсеть Bittensor Templar завершила предварительное обучение децентрализованной языковой модели Covenant-72B с 72 миллиардами параметров 10 марта. Модель продемонстрировала отличные результаты в тесте MMLU, превзойдя несколько централизованных моделей-баз. Проект привлек сотрудничество более 70 узлов, все веса и контрольные точки были опубликованы в соответствии с лицензией Apache. Под влиянием этих новостей Bittensor и его токен выросли в цене.

OpenClaw выпустила версию v2026.3.8 8 марта, добавлены функции локального резервного копирования состояния, автоматическая транскрипция в Talk Mode и режим LLM Context для поиска в Brave, исправлены несколько проблем, в разработке приняли участие 43 участника.

Исследовательская команда Федеральной политехнической школы Цюриха протестировала способность LLM Agent достигать консенсуса по Бейзантию и обнаружила, что даже при отсутствии злонамеренных узлов уровень эффективного консенсуса составляет всего 41,6%. С увеличением числа узлов сложность достижения согласия возрастает, а при добавлении злонамеренных узлов ситуация ухудшается еще больше. В выводах исследования отмечается, что в настоящее время LLM Agent недостаточно надежен для обеспечения надежного консенсуса, и децентрализованное развертывание следует осуществлять с осторожностью.

Основатель Eureka Labs Анджей Карпати 8 марта запустил проект с открытым исходным кодом autoresearch, использующий модель «человек пишет Markdown, AI пишет код». Он позволяет разработчикам через program.md определять направления исследований, а AI самостоятельно оптимизировать код. За час можно провести около 12 экспериментов, из которых в 83 случаях экспериментов было 15 эффективных улучшений. Этот проект основан на NVIDIA GPU и PyTorch, протестирован на H100 и соответствует лицензии MIT.

Clawnch и Bankr достигли стратегического партнерства, Bankr станет базовой платформой для выпуска токенов и проектов Clawnch. В то же время, LLM-шлюз Bankr станет ядром нового проекта Clawnch — OpenClawnch. Цель сотрудничества — укрепить инфраструктуру Clawnch, при этом расходы на выпуск проектов будут умеренно увеличены.

Minara выпустила Minara Skill v2, обновив возможности цифровых финансов AI-агента, поддерживая управление мультичейн-активами, пополнение с кредитных карт и другие функции, а также реализовав Gasless-транзакции, снижая порог входа. Одновременно интегрирована локальная LLM, повышая конфиденциальность диалогов и способность принимать торговые решения.