Perplexity выходит в локальный AI, а агенты учатся экспериментировать

В сегодняшней сводке — новый локальный компьютер от Perplexity, прогноз угрозы для корпоративного софта и свежие подходы к обучению и оценке AI-агентов.

🔥 Hot:

🔹 Perplexity представила Portable Computer для локального AI — Компания выходит на рынок устройств, где AI-сервисы работают ближе к пользователю и его данным. 🔹 Gartner оценила в $234 млрд корпоративного софта под угрозой из-за AI-агентов — Речь идёт о расходах на enterprise-приложения, которые могут изменить автономные агенты.

➡️ Новости:

🔹 Code Plus Equals AI запустил конструктор AI-веб-приложений с оплатой по токенам — Сервис проксирует вызовы OpenAI и Anthropic, а создатели приложений получают 80% маржи. 🔹 Frontend Design Pro добавил AI-агентам набор навыков и машинные проверки качества — Пакет помогает агентам создавать интерфейсы и автоматически отсекать некачественный результат.

➡️ Полезные материалы:

🔹 Исследователи предложили обучать модели кода по обратной связи на уровне функций — Подход переносит process supervision с неясных промежуточных шагов на исполняемые функции. 🔹 LLM-агенты научились проводить контролируемые эксперименты в симуляторах — Авторы проверяют, может ли агент не только рассуждать и пользоваться инструментами, но и выбирать вмешательства в систему. 🔹 RENDER показывает, как формат памяти меняет результаты оценки LLM — Один и тот же диалог можно представить как запись памяти, сводку или сырой фрагмент — и получить разные ответы.

➡️ Обсуждения и кейсы:

🔹 Qwen3.6-35B-A3B показала 78 498 output tok/s на восьми AMD MI350X — Автор связывает результат с открытым kernel и показывает, как программная экосистема влияет на практическую скорость AMD. 🔹 Muse Glimmer в пользовательском тесте обошла Qwen3.8 по времени и результату — Сравнение не претендует на строгий бенчмарк, но показывает заметную разницу между режимами рассуждения и моделями.

📝 Если хотите дополнить список другими новостями и материалами, пишите в комментариях.