78473
Первый журнал о Data Science | Machine Learning | Big Data | Deep Learning | Neural Networks По вопросам сотрудничества: @v2r8n
Отрывок из новой статьи Теренса Тао ⬆️
А вот отрывок из сопутствующего блога:
Один из аргументов для теоремы 1.4 был предложен мне ChatGPT, так как я ранее не знал о теореме двух констант Неванлинны. <> Затем ChatGPT доказал первое из двух утверждений, лежащих в основе теоремы. Также для нахождения доказательства теоремы 1.4 через лемму 1.1 использовались AlphaEvolve и ChatGPT Pro.
Breaking: наконец-то выяснилось, чем вдохновлялся Ян Лекун, придумывая название для модели JEPA
Читать полностью…
Найдена та самая модель, которую Дженсен Хуанг назвал AGI
https://huggingface.co/Jackrong/Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-GGUF
Новые страсти в отношениях OpenAI и Microsoft
В сеть утек кусок из pre-IPO документа, который OpenAI составляет для инвесторов. Смотрите, в каком забавном контексте там упоминается Microsoft:
Если Microsoft изменит или прекратит свое коммерческое партнёрство с нами, или если мы не сможем успешно диверсифицировать наших деловых партнеров, наш бизнес, перспективы, финансовые результаты и финансовое состояние могут быть неблагоприятно затронуты.
Кстати, у вышеупомянутого Дваркеша Пателя сегодня вышло большое интервью с Теренсом Тао
У Теренса не так много интервью выходит, а послушать его всегда одно удовольствие (все-таки один из умнейших людей на планете). К тому же этот разговор почти полностью посвящен ИИ, так что такое мы однозначно не пропускаем.
Несколько интересных цитат от Моцарта математики на разогрев:
Те статьи, которые я писал с ИИ, заняли бы у меня, вероятно, примерно в пять раз больше времени без него. Если использовать эти инструменты правильно, они могут выступать надежным соавтором, но только при условии, что вы проверяете их работу.
Сейчас идея не стоит ничего. В эпоху ИИ узкое место переместилось с генерации идей на их фильтрацию. Мы к этому не привыкли и не знаем, как оценивать идеи в том масштабе, в котором они генерируются. Журналы жалуются, что они завалены ИИ-статьями, и мы пока не знаем, как адаптировать систему ревью так, чтобы вычленять из сотен таких работ ценные.
В течение примерно следующего десятилетия многое из того, на что сегодня тратят время студенты-математики, сможет выполнять ИИ. Даже сейчас благодаря ИИ уже можно внести реальный вклад, будучи старшеклассником или бакалавром, хотя раньше для этого надо было кучу лет учиться и получить PhD.
ИИ обязательно заберет часть работы, но может оказаться, что то, что мы сейчас считаем основным интеллектуальным трудом, на самом деле не является самой важной его частью. Так или иначе, сотрудничество человека и ИИ будет доминировать в науке еще довольно долго.
Главный риск – это то, что ИИ может допускать ошибки, которые выглядят очень убедительно. Прогресс ускоряется, но нельзя допустить, чтобы люди полагались на ИИ, не понимая лежащих в основе идей.
Мы сделали кодинг-агента в Telegram, которому не нужен ваш компьютер
Привет, на связи продуктовая команда @data_secrets, и мы представляем новый способ вайбкодить без малейшей привязки к устройству и железу.
Мы уже рассказывали вам про DS Lab – нашу облачную IDE, где можно запускать проекты любой сложности на мощном арендованном железе (H100, H200 и т.д.). Вам не нужно тратить время на настройки и разбираться с окружением: вы выбираете нужную конфигурацию одной кнопкой и тут же начинаете работать в своем проекте.
Теперь мы добавили в DS Lab кодинг-агента, и он работает прямо в тг: @data_secrets_bot.
Вы пишете задачу в чат, а агент сам запускает проект, пишет код, создает файлы, скачивает данные, запускает скрипты и обучает модели. Таким образом можно работать на удаленных ресурсах с проектом любой сложности, даже если под рукой только телефон, а компьютер выключен.
Весь ваш код, файлы и состояние сохраняются в DS Lab. Можно вернуться в любой момент или открыть тот же проект в облачной IDE с любого устройства.
Агент доступен на всех тарифах, включая бесплатный. На выбор – лучшие SOTA-модели рынка.
Пробуйте в @data_secrets_bot
DS Lab: dslab.tech | Новости сервиса: @dslab
Сооснователю Super Micro грозит до 30 лет тюрьмы за контрабанду чипов Nvidia в Китай
Минюст США обвинил Yih-Shyan “Wally” Liaw в организации нелегальных поставок серверов с Nvidia-чипами на сумму ~$2.5 млрд.
Технику переправляли в Китай через Тайвань и ЮВА, используя подставную компанию и фиктивные документы. Для обхода проверок создавались так называемые dummy servers, на которых с помощью фена переклеивали серийные номера (лол).
Саму компанию не обвиняют, но акции уже обвалились, и под следствием 3 человека, имеющие к ней непосредственное отношение. Один все еще в розыске.
Возможно, это первое, но 100% далеко не последнее подобное дело, о котором вы услышите
Вот это комбо: ты, команда SberAds и шанс получить приглашение в Сбер за один день! ⚡️
28 марта Сбер устраивает One Day Offer* для Data Scientists**, готовых перевести эффективность SberAds, качество и релевантность показываемой рекламы на новый уровень.
Если ты хочешь работать над созданием и улучшением моделей для аукционов и свободно ориентируешься в Python, Go, S3, Spark — регистрируйся на One Day Offer*.
У тебя будет 8000+ коллег — масштабно, правда? Успей занять место в команде мечты!
* One Day Offer — предложение о работе за один день.
** Data Scientists — исследователи данных.
Apple блокируют приложения для вайб-кодинга в AppStore
О том, что они начали тихо отклонять обновления подобных приложений, пишет The Information.
Речь о таких штуках, как Replit и Vibecode. Там можно генерить приложения прямо внутри iPhone без классического девелопмента.
В компании говорят, что блокировки не направлены конкретно против вайб-кодинга, просто подобные приложения «нарушают политику» (классика). Мол, дело в том, что у Apple прописан запрет на выполнение кода, который меняет поведение приложения или других приложений после установки.
Грубо говоря, Apple боятся неконтролируемого распространения софта в обход своего стора (проходя проверки в котором, кстати, ты тратишь обычно больше времени, чем на сам кодинг).
Видимо, теперь разработчикам придется урезать функционал и, например, выносить превью в браузер или вообще запрещать генерацию приложений под iOS.
Грустно, конечно
Вайбкодинг в бигтехе: как происходит внедрение ИИ-агентов
Разговоров про кодинг-агентов становится все больше, но мало кто понимает, что внедрение таких систем на уровне компании — это сложная инженерная работа, а не просто «подключили модель и поехали».
Обычно этот процесс остается за закрытыми дверями. Но иногда появляется возможность послушать практиков. Недавно я посмотрел в онлайне митап AI Dev Day, и сразу несколько докладов были посвящены внедрению AI-агентов в процессы разработки.
Андрей Попов, лидер трека ИИ в разработке в Яндексе, рассказал, что у них развитием агентов занимаются уже не энтузиасты, а полноценные команды, и это направление стало фокусным. Из чего состоит такая работа:
— Метрики. Главная метрика сейчас — сэкономленное время разработчика. Суммарно ИИ сэкономил уже 42к часов инженеров Яндекса. Есть и другие показатели: например, количество коммитов при использовании ИИ выросло на 10%, что означает – разработка ускоряется. В перспективе компания хочет двигаться к AI-first подходу: ключевым станет показатель того, как часто разработчику приходится вмешиваться в автономный процесс генерации кода (по аналогии с disengagement rate в автономном транспорте).
— Собственные бенчмарки и дообучение моделей. В компании есть внутренний бенчмарк ArcSWE – аналог SWE Verified, но на задачах компании. Именно такие измерения становятся основой для управленческих решений, потому что на публичные бенчмарки не всегда можно опираться.
— Своя инфраструктура. Собственный интерфейс, доступный инференс, RAG, MCP и системы контекста. В большой компании множество внутренних сервисов, поэтому требуется много кастомной интеграции – сейчас у компании уже 35+ MCP для работы с инфраструктурой.
Сейчас около 30% кода в компании генерируется ИИ, причем 23% – в агентском режиме внутри собственного агента Yandex Code Assistant. О том, как его разрабатывают и улучшают, на той же конференции рассказывал Сергей Бульдяев, технический менеджер продукта.
Все это – демонстрация процесса настоящего внедрения. Очень важно не проваливаться в хайп, трезво проводить эвал и заниматься агентами не на уровне пет-проектов на выходных, а именно вот так организованно.
Надоели шаблонные решения на ИТ-соревнованиях? На МТС True Tech Hack 2026 ценят нестандартные подходы.
Инженер данных, разработчик или системный аналитик — это про тебя? Тогда подключайся: победители разделят 1 500 000 рублей за разработку демоверсии ИИ-продукта.
На хакатоне будут три задачи на выбор — каждая с уникальной технической фишкой. Справишься лучше всех — сможешь пройти в финал в Москве и получить приглашение на стажировку.
Регистрация до 9 апреля здесь
Новый стартап под названием RentAHuman позволяет ИИ-агентам арендовать людей для выполнения задач
Вот их сайт: rentahuman.ai/
Сами себя они называют «meatspace layer for AI», то есть дословно «мясная прослойка для ИИ».
По сути, это маркетплейс людей и их навыков для задач, которые агенты не могут выполнить самостоятельно (в основном речь идет про какие-то действия в физическом мире).
Люди регистрируются, указывают навыки и геолокацию, а агенты ищет исполнителей для нужных задач, выдают им инструкции и платят криптой.
В соцсетях уже полно постов с историями людей о том, как они отправляли для ИИ посылки или трогали за него траву, а кто-то даже выполнял задание подержать табличку с надписью «ИИ заплатил мне за это» за 100 долларов.
Что называется, приплыли
P.S. Своего агента кстати тоже можно добавить на платформу, пусть развлекается.
Любителям читать статьи – общий сбор: AlphaXiv сделали твиттер для рисерчей
Это буквально лента в стиле X, но со статьями. Листаете и видите самые залайканные и популярные свежие статьи с главными картинками, выводами и идеями. К полному тексту / ИИ-ревью / чату с ассистентом для чтения можно перейти в одну кнопку.
https://www.alphaxiv.org/briefs
Правильный скроллинг
Основатель Replit говорит, что, несмотря на мрачные прогнозы, сейчас для джунов наступает золотая эра
Да, количество рабочих мест действительно сокращается. Но многие компании все еще охотно нанимают вчерашних выпускников: дело в том, что часто они лучше опытных разработчиков умеют использовать ИИ-инструменты и оказываются более гибкими, потому что «не обременены привычками».
«Хард скиллы больше не являются узким местом. Важно, насколько вы амбициозны, насколько вы креативны и насколько хорошо умеете использовать эти инструменты»
OpenAI закончила претрейн своей следующей модели, а еще в стартапе появился отдел AGI Deployment
The Information получили доступ к нескольким внутренним запискам стартапа и выяснили, что там сейчас происходят довольно большие изменения.
Альтман якобы говорит сотрудникам, что в течение нескольких недель у компании будет очень сильная модель, которая "действительно может повлиять на экономику". Речь идет о модели под кодовым названием Spud (картошка), и судя по всему, ее претрейн уже окончен.
Вокруг этой модели меняется структура стартапа. Во-первых, Альтман перестает лично курировать часть своих прямых подчиненных (в частности, safety & security команды) и с головой уходит в привлечение капитала, выстраивание цепочек поставок и строительство дата‑центров.
Во-вторых, продуктовая организация под руководством Fidji Simo переименовывается в «AGI Deployment». Эта команда будет отвечать за то, как следующая модель будет работать в продуктах. Известно также, что они планируют построить на ее основе «супер‑приложение», в котором объединят ChatGPT, Codex и браузер Atlas.
Почему в названии фигурирует именно AGI (а не AI, по старинке), непонятно. Может, это прогрев перед официальным объявлением достижения AGI?
Говорят, кстати, что отказ от SORA App – тоже часть перестройки и перераспределения компьюта для Spud.
В Claude Code агент теперь может принимать решения о правах доступа от вашего имени
Обычно варианта два: либо агент спрашивает разрешения очень часто, либо не спрашивает совсем, если установить skip permissions. Первое бесит, второе – небезопасно.
Anthropic выкатили auto mode: в нем Claude сам будет принимать решения о правах доступа и о том, какие действия одобрять, а какие нет.
То есть, по сути, это тот же skip permissions, только над ним еще работает классификатор, который проверяет каждый шаг на предмет потенциально деструктивных действий. Безопасные действия выполняются автоматически. Рискованные блокируются, и Claude применяет другой подход.
Выглядит очень удобно, и все-таки это следующий уровень доверия к ассистенту. Так что доброе утро, у нас тут новая глава Черного Зеркала 🤡
Почему большинство тестов ИИ-ассистентов не работают в реальности
Российские исследователи из SberAI, MWS AI, а также ИТМО, ВШЭ, МИСИС и других университетов представили методологию DRAGOn – это новый подход к оценке RAG-систем, которые лежат в основе современных ИИ-ассистентов. Ключевая идея в том, чтобы уйти от статичных тестов к динамической среде с постоянно обновляющимися данными. Саму работу приняли на международной конференции EACL 2026.
Классические бенчмарки быстро устаревают и плохо отражают реальные условия. В бизнесе ИИ работает с живыми базами знаний, где важны актуальность и связность фактов, а не просто точность на фиксированном датасете. DRAGOn предлагает тестировать ИИ-системы на свежих новостях, автоматически собирая из них «карту знаний».
Вместо простых вопросов «кто/где/когда», система создает многоуровневые логические задачи. Чтобы ответить, ИИ должен сопоставить несколько фактов из разных новостей, а не просто скопировать кусок текста, а проверкой ответов занимается нейросеть-судья.
Что это дает на практике:
- Задачи становятся многошаговыми, а не тривиальными;
- Проверяется способность связывать факты, а не копировать ответы;
- Оценка учитывает полноту и фактическую точность, а не совпадение слов.
Методологию можно развернуть внутри компании и тестировать ИИ на собственных данных до внедрения. Это позволяет сравнивать решения в реальных сценариях и снижать риски ошибок, особенно в задачах аналитики, поддержки и работы с документами.
https://arxiv.org/abs/2507.05713
Дженсен Хуанг заявил, что мы достигли AGI
На новом интервью у Лекса Фридмана глава Nvidia прямым текстом сказал: «Я считаю, что мы уже достигли AGI».
– Как вы думаете, может ли существовать компания, управляемая такой системой?
– Возможно. Например, OpenClaw вполне мог бы за 50 центов создать сайт или приложение, которым пользовались бы миллиарды человек.
Освободить время, силы и энергию для интересной работы. В этом главный замысел агентных систем.
Как их строить правильно и эффективно расскажут на Agents Week — онлайн-интенсиве Школы анализы данных Яндекса, который пройдет с 6 по 10 апреля. Внутри будут вечерние лекции с возможностью задавать вопросы экспертам и практика.
Вы узнаете, как устроены современные ИИ-агенты, с чего начать проектирование и настройку их поведения. Какие сейчас есть практики построения single-agent и multi-agent-систем. И самое главное: как доводить агентов до продакшена.
Интенсив будет интересен ML-инженерам, бекэнд-разработчикам, исследователям и студентам технических вузов.
Знакомьтесь с программой, спикерами и регистрируйтесь на интенсив по ссылке. Заявки принимают до 9 апреля включительно.
Вот такое шествие проходит в эти выходные в Сан-Франциско
Огромная толпа делает марш по офисам ИИ-компаний и требует, чтобы все их CEO публично пообещали одновременно приостановить разработку фронтирного ИИ.
На плакатах надписи:
– Остановите ИИ-гонкуЧитать полностью…
– Не стройте Скайнет
– Закройте OpenAI
– Они достаточно умные
– Нобелевские лауреаты напуганы
– ИИ нас убьет
– Это гонка самоубийства
– Почитайте Азимова
Новая модель от Cursor оказалась Kimi K2. Или нет?
На днях, как вы помните, вышла достаточно мощная новая моделька от Cursor – Composer 2. Стартап кучу раз упомянул высокие метрики и скорость, но базовую модель так нигде и не назвали.
Но тайное всегда становится явным, и буквально через несколько часов после релиза путем нехитрых манипуляций с url выяснилось, что внутренний model id в ответе API ведет на Kimi k2.5.
Сравнение токенизаторов Composer 2 и Kimi K2.5 тоже показало совпадение, так что стало очевидно, что это одна и та же базовая модель.
С первого взгляда ситуация выглядела как нарушение лицензии, потому что политика Kimi требует явного указания названия модели при коммерческом использовании, если выручка превышает 20 миллионов долларов в месяц (Cursor под эти условия определенно попадает).
Короче, дело серьезное, и разгорелся скандал. Лидам Cursor пришлось публично оправдываться и признаваться, что они виноваты в том, что не указали в блоге базовую модель. Правда, они тут же заявили, что из исходного чекпоинта пришла только четверть компьюта, а остальное Cursor потратили на собственный пост-трейн.
Получилось некрасиво, но в итоге выяснилось, что нарушения лицензии не было: Moonshot лично поздравили Cursor с релизом, заявили, что гордятся, что их модель послужила базовой, и уточнили, что вообще-то Cursor использует Kimi-k2.5 не напрямую, а через хостинг и инференс-платформу Fireworks AI. Это официальный коммерческий партнерский договор, так что фактического конфликта как такового нет, только этические шероховатости.
Осуждаем или норм?
Американский политик Берни Сандерс поговорил с Claude за жизнь
Он решил обсудить с чат-ботом безопасность данных и влияние ИИ на приватность. Claude, обученный на Reddit и новостниках, естественно, благополучно выдал, что данные пользователей собираются абсолютно отовсюду и монетизируются без реального согласия людей (а что, это кого-то все еще удивляет?).
В конце Claude заявил, что проблема приватности и ИИ – это угроза демократии. Теперь диалог распространяется в СМИ под видом «Тревога: ИИ признался политику, что компании манипулируют нами через данные».
Впрочем, ничего нового
https://youtu.be/h3AtWdeu_G0
GoCloud 2026: как внедрять ИИ, а не обсуждать его
Про ИИ сейчас говорят все, но практики по-прежнему мало. На GoCloud 2026 от Cloud․ru решили сместить фокус: не «что будет», а «что уже работает и как это внедрять».
В программе — разбор реальных инструментов и подходов. Без абстракций: от простой автоматизации до создания мультиагентных систем и вопросов безопасности..
Что обсудят:
• какие ИИ-инструменты уже доступны в Cloud․ru
• как собирать мультиагентные системы на практике
• как внедрять RAG без технической команды
• что с безопасностью генеративного ИИ
• кейсы внедрения ИИ в российских компаниях
Также будут самостоятельные треки про данные, инфраструктуру и разработку.
Отдельно стоит прийти ради воркшопов. Берите ноутбук и под руководством экспертов собирайте прикладные решения прямо на месте.
9 апреля, Москва + онлайн. Если интересно не просто читать про ИИ, а научиться его грамотно внедрять — не пропустите.
OpenAI запустили большое ML-соревнование
Если кратко, это code golf эпохи LLM: нужно обучить минимальную модель, которая лучше всего предсказывает текст на FineWeb (это просто очищенные веб-страницы).
Метрика – bits per byte. Это, по сути, та же энтропия, а по факту – количество информации, которое нужно модели для предсказания текста. Если модель хорошая, она уверена в правильном ответе и тратит на него мало бит, если плохая – наоборот.
Самое интересное, что модель должна укладываться в 16МВ и 10 минут обучения на 8 × H100 GPU, так что вывезти на компьюте не получится.
Зато нет ограничений на архитектуру, количество слоев, всякие трюки с test-time, токенизатор и тд. Тут полет инженерной фантазии, и OpenAI прямо говорят, что ожидают от участников изобретательности.
Для участников стартап выделяет миллион долларов на компьют, гранты можно запрашивать поэтапно. Говорят, что авторов лучших решений пригласят на работу.
https://openai.com/index/parameter-golf/
Кстати, на днях 3 года исполнилось Claude
За эти три года у Anthropic произошел буквально экспоненциальный рост выручки. В первый год после запуска Claude (2023) они заработали примерно 100 миллионов долларов, в 2024 – уже миллиард. Это рост порядка 900%.
В конце 2025 годовой ARR оценивают примерно в 9-10 миллиардов. В 2026 ожидаем такой же кратный рост.
Пока что все еще любимый стартап из большой тройки
Предприниматель сделал для своей собаки вакцину от рака с помощью ИИ
По Интернету сегодня разлетелась добрая история тех-предпринимателя Пола Конингема. У его собаки Рози обнаружили агрессивную форму рака. Обычные методы лечения не помогли, и опухоли продолжали расти.
Тогда Пол решил обратиться к ИИ.
Сначала он отправил ДНК Рози в центр геномики и получил данные о генетическом коде ее организма. Эти данные он анализировал с помощью разных ИИ-инструментов с целью поиска раковых мутаций. Найденные особенности он скармливал в AlphaEvolve, которая анализировала белки и искала потенциальные мишени для терапии.
Все результаты Пол затем отправил в UNSW RNA Institute, и ученые смогли на их основе создать персонализированную mRNA-вакцину, то есть иммунотерапию, сделанную под конкретный генетический профиль.
В конце 2025 года Рози сделали инъекции, и сейчас одна из самых крупных ее опухолей уменьшилась примерно на 50%, а общее самочувствие заметно улучшилось.
Это первый случай создания персонализированной mRNA-вакцины от рака для собаки. Сейчас для Рози готовят вторую версию препарата против оставшихся опухолей – тоже не без помощи ИИ.
Вот что бывает, когда правильный инструмент попал в правильные руки
Заглянуть под капот ROSTIC'S: как Яндекс прокачивал ресторанную сеть
Yandex B2B Tech запустила «Техно на прокачку» — шоу, где инженеры и мастер по “успешному успеху” Егор Кукса соревнуются в том, кто предложит более эффективное решение для прокачки инфраструктуры сети ROSTIC'S.
Цифры, которые впечатляют:
• 1,7 млн человек в день проходят через кассы и терминалы
• 100+ Гб данных в неделю летит в базы (заказы, чеки, транзакции)
Задача была — научиться прожевывать эти гигабайты мгновенно, чтобы бизнес видел аналитику без задержек. Инженеры Яндекса собрали платформу данных, накинули сверху managed-сервисы для Greenplum, ClickHouse и Kafka — и отчеты полетели в 3 раза быстрее.
В шоу без скуки рассказывают про архитектуру проекта и показывают, как это работает на практике. Посмотреть можно уже на YouTube, VK Видео или Кинопоиске.
Расширенный отчет Yandex B2B Tech за 2025 год
Yandex B2B Tech, подразделение Яндекса, развивающее корпоративные решения на базе ИИ и других технологий, опубликовало финансовые результаты по МСФО за 2025 год. Совокупная выручка двух ключевых направлений — Yandex Cloud и виртуального офиса Яндекс 360 — достигла 48,2 млрд рублей, что на 48% больше, чем в 2024-м. Бизнес растёт в 1,9 раза быстрее рынка корпоративных ИТ-решений России.
Выручка Yandex Cloud увеличилась на 39%, составив 27,6 млрд рублей, четвертый год подряд демонстрируя положительную EBITDA. 93% дохода сформировано за счёт внешних клиентов — сейчас их более 51 тысячи, а партнёров — 883. Рост особенно заметен в ИИ и информационной безопасности: доходы удвоились, 9% выручки приходится на соответствующие сервисы.
Yandex AI Studio почти в 2 раза увеличила доходы до 2 млрд рублей, а использование API выросло в 7 раз (234 млрд токенов). Новые возможности — создание ИИ-агентов без навыков программирования и сервисы голосовой связи (Realtime API, Brand Voice Lite). Активно развиваются сервисы информационной безопасности — доход вырос в 2,5 раза, с лидером Yandex Smart Web Security (460 млрд запросов).
Платформа данных демонстрирует рост на 40%, BI-инструмент DataLens увеличил выручку в 10 раз, а количество клиентов выросло втрое.
Yandex B2B Tech задаёт тренды в российском корпоративном ИТ, активно масштабируя облако, ИИ и безопасность.
У Perplexity вышло что-то интересное: постоянно активная локальная AI-система под названием Personal Computer
Personal Computer работает на базе Mac mini, который выступает в роли прокси для Perplexity Computer (эта штука вышла пару недель назад).
То есть система интегрирует Perplexity Computer с просторно включенной локальной средой: AI может перемещаться между инструментами, выполнять задачи автономно и продолжать работу без пользователя. При этом она доступна удаленно с любого устройства, поддерживает постоянную память и всевозможные коннекторы.
Этакий OpenClaw, который имеет доступ к вашим локальным файлам и проектам.
Пока что запущен waitlist
www.perplexity.ai/ja/hub/blog/everything-is-computer