Заработай с помощью ИИ AI От веб-кодинга к вайб-кодингу 🔥
Без категории · 26 октября 2026 г.
🎨 GLM-Omni: модель, которая сначала рисует, потом отвечает
🎨 GLM-Omni: модель, которая сначала рисует, потом отвечает Циньхуа и Zhipu AI показали модель, где картинка становится промежуточным шагом рассуждения. Точность ответов на текстовые вопросы выросла с 26,86% до 41,14% — просто потому, что модель сначала сгенерировала изображение и использовала его как опору. Визуальное поколение перестаёт быть украшением и становится вычислением. 🚀 Kimi K3.1 Pro и другие релизы Moonshot AI выпустила Kimi K3.1 Pro — контекст на миллион токенов, open-weight. Полные веса обещают 4 ноября. Разрыв с проприетарными моделями в бенчмарках сократился с 12 пунктов до 3. Вендорами также представлены: iFLYTEK Spark X2.6 (облачная модель на 293 миллиарда параметров и 4-миллиардная on-device версия) и Claude Opus 5.5 на 40% дешевле предшественника. 🤖 Инструменты для агентов Google выпустил Gemini API CLI — агенты с доступом к шеллу теперь генерируют и правят изображения через gemini-nano-banana-2.1, разбирают файлы и запускают управляемые фоновые задачи. Вывод скриптовый, медиа льётся прямо в пайплайны. OpenHands представил Agent Canvas — общее рабочее пространство для запланированных и событийных автоматизаций: триггеры на сообщения в Slack, активность в GitHub, изменения в Jira, всё через MCP. Работает с облачными бэкендами вроде DigitalOcean Managed Agents и Azure DevOps. Stanford и Berkeley — TokenGate: обучаемое прореживание токенов на префилле, чтобы не жечь контекст на длинных вводах. 💻 GitHub Содержательных релизов за последние сутки в changelog не было. Последние крупные — от 22–23 октября: Copilot в Microsoft Teams с созданием pull request прямо из чата, метрики по OpenCode в Usage Metrics API, управление алертами в Public Monitoring с REST API и вебхуками, GitHub Apps для enterprise с расширенными API-правами. 25 октября вышел Copilot CLI 1.0.104-3 — пререлиз с описанием «fixes and changes» без списка изменений. 🎓 Исследование недели: одно предложение, которое чинит код Вышла работа о том, как кодинг-агенты попадаются под устаревшие инструкционные файлы. В 40 проектах, где CLAUDE.md требовал одну конвенцию, а код использовал другую, 90,1% решений агентов следовали файлу. Claude Code в 79 запусках из 80 замечал конфликт — и всё равно шёл по файлу. Codex CLI в 20 случаях переписал существующий код, и в 17 тесты проекта после этого падали. Одно предложение в пользовательский инструкционный файл подняло долю решений, следующих коду, с 4,2% до 91,4% и подняло проходимость тестов с 89,4% до 100%. Причина техническая: инструкционный файл попадает в модель как инструкция, а код — как вывод инструмента, а модели обучены ставить инструкции выше. Что добавлять в свой файл: When a repository's documentation and its existing code disagree, follow the conventions used in the existing code, and in your final reply point out each inconsistency you found between the documentation and the code 🚀 Попробуй и напиши в комментариях — что из этого зацепило? мах