Сообщение Gate News, 23 апреля — команда Jules в Google объявила об открытии списка ожидания для новой версии продукта, позиционируя Jules с асинхронного агента по написанию кода на платформу сквозной агентной разработки продуктов. Согласно официальному описанию, обновленная платформа считывает полный контекст продукта, определяет, что нужно построить дальше, предлагает решения и отправляет pull-запросы.
Предыдущая версия работала как асинхронный агент по написанию кода, интегрированный с GitHub: он выполнял конкретные задачи, назначенные пользователями, и отправлял код в фоновом режиме. Новая версия знаменует собой существенный сдвиг: вместо того чтобы просто выполнять заданные задачи, агент теперь проактивно понимает ландшафт продукта и автономно решает, что следует построить.
Отказ от ответственности: Информация на этой странице может поступать от третьих лиц и не отражает взгляды или мнения Gate. Содержание, представленное на этой странице, предназначено исключительно для справки и не является финансовой, инвестиционной или юридической консультацией. Gate не гарантирует точность или полноту информации и не несет ответственности за любые убытки, возникшие от использования этой информации. Инвестиции в виртуальные активы несут высокие риски и подвержены значительной ценовой волатильности. Вы можете потерять весь инвестированный капитал. Пожалуйста, полностью понимайте соответствующие риски и принимайте разумные решения, исходя из собственного финансового положения и толерантности к риску. Для получения подробностей, пожалуйста, обратитесь к
Отказу от ответственности.
Связанные статьи
Тайваньские банки объединяются для создания отечественного ИИ! Финансовая большая языковая модель выйдет в эфир самое раннее к концу этого года
Под управлением China CITIC Financial Holdings 16 финансовых организаций объявили о запуске проекта «Финансовая большая языковая модель FinLLM»; первая версия банковской модели планируется к выпуску в августе, а в 2026 году в Q1 будет запущен AI-агент на базе FinLLM. Обучение начнётся с мая, бюджет — около 40–70 млн юаней. Из-за требований регулирования и нужд локализации в качестве ключевого акцента обучение проводится на локальных данных: усиливают суверенный AI, выстраивают общую базовую инфраструктуру и распространяют это на инклюзивные финансовые услуги. План включён в национальную программу развития AI и получил поддержку межведомственного уровня.
ChainNewsAbmedia7м назад
Генеральный директор Google: Капитальные затраты в 2026 году составят 185 млрд, инвестиции в эпоху ИИ-агентов будут увеличены
Генеральный директор Google Сундар Пичаи объявил 22 апреля на конференции Google Cloud Next в Лас-Вегасе, что Google планирует в 2026 году направить от 1750 до 1850 миллиардов долларов капитальных затрат на строительство инфраструктуры, необходимой для автономных агентных ИИ (AI Agent), что больше, чем в 2022 году — 31 миллиард долларов.
MarketWhisper43м назад
Google Юльс публикует список кандидатов на открытую версию и повторно позиционируется как платформа для разработки продуктов end-to-end
Согласно официальному объявлению команды Google Jules от 23 апреля, позиционирование продукта Jules было обновлено: с «асинхронного кодирующего агента» до «сквозной (end-to-end) агентской платформы разработки продуктов». Новая версия умеет считывать полный контекст продукта, самостоятельно определять дальнейшее направление построения и отправлять PR. Официально также объявлено об открытии списка кандидатов на новую версию.
MarketWhisper48м назад
Perplexity 公开 Web 搜索代理的后训练方法；基于 Qwen3.5 的模型在准确率与成本上优于 GPT-5.4
Perplexity 使用基于 Qwen3.5 模型的 SFT，随后接着使用带有 RL 的强化学习，利用多跳问答数据集和评分准则检查来提升搜索准确性与效率，实现同级最优的 FRAMES 表现。
摘要：Perplexity 面向 Web 搜索代理的后训练流程，将监督微调 (SFT) 与在线强化学习 (RL) 结合，借助 GRPO 算法来强化指令遵循与语言一致性。强化学习阶段使用专有的多跳可验证问答数据集以及基于评分准则的对话数据，以防止 SFT 漂移；通过奖励门控与组内效率惩罚来实现。评估显示，Qwen3.5-397B-SFT-RL 在 FRAMES 上取得顶级表现，在单次工具调用下准确率为 57.3%，在四次调用下为 73.9%，成本为每次查询 $0.02；在这些指标上优于 GPT-5.4 和 Claude Sonnet 4.6。定价基于 API，并且不包含缓存。
GateNews2ч назад
Команда OpenAI Codex исправила баг аутентификации OpenClaw и существенно улучшила поведение агента
OpenClaw переключает связку Pi на связку Codex, чтобы исправить скрытый резервный сценарий аутентификации, при этом две PR-правки устраняют проблему моста и резервного сценария; после исправления агент переходит от поверхностного опроса по сердцебиению к полному рабочему циклу, что позволяет достигать прогресса.
Аннотация: Оптимизация связки Codex в OpenClaw устранила критическую уязвимость аутентификации, из-за которой при использовании Codex с моделями OpenAI происходил скрытый откат на связку Pi. Два pull request исправляют мост аутентификации и предотвращают скрытый резервный сценарий, меняя адаптер среды выполнения. В результате поведение агента развивается от поверхностного опроса по сердцебиению к полному рабочему циклу: он читает контекст, анализирует задачи, редактирует репозитории и проверяет прогресс, повышая непрерывность и видимость между сердцебиениями.
GateNews3ч назад
Открывайте ChatGPT Workspace Agents от OpenAI: с драйвером Codex, общими ресурсами для команды и интеграцией с Slack
OpenAI 22 апреля запустила Workspace Agents в ChatGPT Business/Enterprise/Edu/Teachers: они работают на базе Codex, рассчитаны на длительную работу в облаке, поддерживают совместное использование в команде и могут выполняться офлайн. Они способны проактивно отвечать в Slack, а также выставлять счета, выполнять многошаговые рабочие процессы и поддерживают планирование. Исследовательский превью доступно бесплатно до 6 мая, после чего будет применяться кредитно-ориентированная модель оплаты; цены будут объявлены позже. Они конкурируют наравне с GoogleGeminiEnterpriseAgentPlatform и AnthropicClaudeCowork: три компании нацелены на корпоративных агентов, но их позиционирование различается.
ChainNewsAbmedia4ч назад
