Как ИИ научился пользоваться компьютером и почему интернет к этому не готов — лучшие статьи ноября 2025

Под новый год подготовил сразу два обзора ИИ-исследований. Давайте сначала разберем первый: “неожиданно” выяснилось, что интернет и интерфейсы проектировались для людей, а не для автономных агентов. Но мы видим первые системные попытки научить ИИ действовать в общей информационной среде вместе с людьми.


1. Будущее программирования — мультимодальное: как JanusCoder научился видеть интерфейс, который сам создает

ИИ пишет код для интерфейсов, но не сверяется с полученным результатом. JanusCoder объединил текст и изображение в один пайплайн: ИИ запускает код, видит получившийся интерфейс в виде картинки и сравнивает ее с ожидаемым результатом. Теперь разработка интерфейсов – это цикл мультимодальной самопроверки.

🔍 Обзор статьи | 📜 Полная статья | 💾 Код


2. От пикселей к смыслу: как SVG помогает ИИ понимать мир

ИИ “понимает” пиксельные изображения. Но пиксели не позволяют глубоко понять смысл картинки. Если перевести изображения в SVG-формат, то они становятся более читаемой структурой для ИИ-агентов, позволяя им лучше рассуждать с помощью картинок.

🔍 Обзор статьи | 📜 Полная статья | 💾 Код


3. Почему мышление через видео может быть следующим шагом в развитии ИИ

ИИ научился рассуждать с помощью картинок. Но что насчет видео? Теперь ИИ умеет строить гипотезы, проверять их действиями и корректировать их прямо в видеопотоке, решая более сложные пространственные и логические задачи.

🔍 Обзор статьи | 📜 Полная статья | 💾 Код


4. Как обучить ИИ работать за компьютером

Разработчики использовали реальные интерфейсы и жестко связали язык с элементами интерфейса. Даже малые модели начинают точно попадать в кнопки. Поэтому связь слов с интерфейсом решает больше размера модели.

🔍 Обзор статьи | 📜 Полная статья


5. Как универсальный ИИ-агент учится жить в открытом мире

Агент Lumine использует мышь и клавиатуру, а рассуждает только при необходимости. Он часами выполняет цели в открытых игровых мирах и переносит навыки без дообучения — так ИИ научился выживать в полной неопределенности.

🔍 Обзор статьи | 📜 Полная статья


6. Как ИИ-ученый пишет научные статьи о машинном обучении на уровне джуна

Младший научный ИИ-сотрудник действительно улучшает статьи, проверяет код и эксперименты. Качество итогового результата растет, но старший научный сотрудник-человек все равно остается необходим.

🔍 Обзор статьи | 📜 Полная статья | 💾 Код


7. Как ИИ-агенты научились рефакторить код: что получается хорошо, а что не очень

Агенты берут на себя чистку кода: переименования файлов и разбиение методов. Но архитектуру они не трогают — и это нормально. Поэтому ею должны заниматься люди, а чистку кода уже можно отдать машинам.

🔍 Обзор статьи | 📜 Полная статья | 💾 Код


8. Как ИИ-агенты живут в «Станции» и делают научные открытия

Агенты для исследований живут в специальной среде с памятью, историей и свободой выбора. Так рождаются новые прорывные идеи, а среда для агентов значит даже больше, чем архитектура мультиагентной системы.

🔍 Обзор статьи | 📜 Полная статья | 💾 Код


9. Как писать README-файлы для ИИ-агентов

README-файлы теперь пишут и для агентов: что можно менять в коде, а что нельзя. Это новый слой управления ИИ-агентами и относиться к нему нужно как к коду, иначе автономность обгонит контроль.

🔍 Обзор статьи | 📜 Полная статья | 💾 Код


10. Как сделать интернет удобным для ИИ-агентов

Давайте вместо того, чтобы агенты угадывали пиксели на экране, зададим им явные описания действий и состояний интерфейса. Тогда агенты смогут работать в интернете более надежно. Это первый системный шаг к общему интернету для людей и ИИ.

🔍 Обзор статьи | 📜 Полная статья


В прошлом месяце ИИ научился видеть интерфейсы и достигать целей в неопределенной среде. Среда – главный барьер для агентов. Следующий шаг: переустройство интерфейсов и интернета как общей информационной среды для людей и агентов.

👉 Подробный обзор

#исследования