🛰 ComputerRL — новый фреймворк, который учит AI-агентов работать с компьютером так же, как это делает человек.

Главная идея — парадигма API-GUI: агент может и вызывать API, и кликать по кнопкам интерфейса. Благодаря этому исчезает разрыв между машинной автоматизацией и привычным для человека рабочим столом.

Команда Zai проверила ComputerRL на модели GLM-4-9B-0414 и протестировала её на бенчмарке OSWorld. Результат — новый агент AutoGLM-OS-9B, который достиг рекордной точности и уверенно решает задачи автоматизации в desktop-средах.


Проще говоря: теперь AI может не только «понимать» компьютер, но и полноценно работать с ним — запускать программы, управлять окнами и выполнять сложные действия.

📌 Статья
📌 Проект

📢 OpenAI опубликовала официальный Realtime Prompting Guide — подробное руководство по работе с новым моделью gpt-realtime для голос-голос взаимодействия в API.

🧠 В отличие от текстовых моделей, gpt-realtime требует особых техник промптинга. Вот ключевые:

● Делите системный промпт на секции: роль, тон, контекст, правила, инструменты, поток диалога, безопасность
● Чётко задавайте роль и цель, чтобы модель понимала свою задачу и критерии успеха
● Управляйте речью напрямую: длина ответа (2–3 предложения), темп речи, жёсткая языковая блокировка
● Добавляйте примеры фраз для стиля и правило вариативности, чтобы избежать повторов
● Указывайте правильные произношения сложных терминов, цифры и коды — по символам, с подтверждением
● Убирайте неоднозначности: давайте определения, устраняйте конфликты, используйте критику для улучшения промпта
● Для непонятного аудио — отвечать только на чёткий ввод, в том же языке запрашивать уточнение
● Точно описывайте работу инструментов: когда использовать, когда нет, добавляйте преамбулы или запрос подтверждения
● Если роли разделены на «мыслителя» и «отвечающего» — требуйте перефразировать мысль в короткий живой ответ для речи
● Организуйте диалог как состояния с целями, инструкциями, критериями выхода и примерами
● Для сложных сценариев используйте JSON state machine или динамические правила и списки инструментов
● Определяйте условия эскалации (например, 2 сбоя инструмента или 3 подряд «нет ввода»), при которых модель должна коротко и нейтрально передать разговор человеку

⚡️ Этот гайд даёт системный подход к промптингу в реальном времени и помогает строить надёжных голосовых ассистентов на базе gpt-realtime.

https://cookbook.openai.com/examples/realtime_prompting_guide

🚀 LongCat-Flash-Chat — новая MoE-модель от Meituan

Что это:
LongCat-Flash-Chat — огромная модель на 560B параметров с архитектурой Mixture-of-Experts (MoE).

При этом в работе активируется только 18.6–31.3B параметров (в среднем ~27B), что делает её очень эффективной.

Особенности:
- Дизайн ScMoE (shortcut-connected MoE) позволяет перекрывать вычисления и коммуникации → скорость инференса более 100 токенов/сек.
- Продуманная стратегия масштабирования: стабильное обучение, защита от ошибок данных, репродуцируемость.
- Настроена под агентные задачи: контекст до 128k токенов, multi-stage пост-трейнинг, синтез данных с участием мультиагентов.

Результаты:
Модель показывает конкурентную производительность в понимании текста, академических задачах, программировании и агентных сценариях.

Лицензия и доступ:
- Доступна бесплатно на Hugging Face.
- Лицензия MIT — можно использовать в любых проектах.


https://huggingface.co/meituan-longcat/LongCat-Flash-Chat

📝 Новое исследование о креативности текста

Учёные показали: тексты, созданные человеком, семантически новее, чем сгенерированные ИИ.

🔎 Как измеряли
Они ввели метрику «semantic novelty» — косинусное расстояние между соседними предложениями.

🧠 Главные выводы

Человеческие тексты стабильно показывают более высокую новизну на разных эмбеддинг-моделях (RoBERTa, DistilBERT, MPNet, MiniLM).

В датасете «human-AI storytelling» вклад людей оказался семантически разнообразнее.

✨ Но есть нюанс
То, что мы называем «галлюцинациями» ИИ, может быть полезным в совместном сторителлинге. Они добавляют неожиданные повороты и помогают удерживать интерес к истории.

👉 Вывод: люди более новаторские, ИИ — более предсказуемый, но вместе они усиливают друг друга.

Подробности