Все публикации
2 мин чтения
Исследования26 октября 2026 г.

ИИ научился предугадывать мысли пользователя. И, похоже, скоро сможет управлять даже теми агентами, которые управл...

🤯 ИИ научился предугадывать мысли пользователя. И, похоже, скоро сможет управлять даже теми агентами, которые управляют другими агентами. В OpenAI Codex появилась любопытная функция. Нейросеть анализирует переписку, результаты работы и самостоятельно предлагает, что…

GPT Time | Нейросети | ИИ·Telegram — GPT Time | Нейросети | ИИ
Первоисточник
Ключевые инсайты
  • 01.🤯 ИИ научился предугадывать мысли пользователя
  • 02.И, похоже, скоро сможет управлять даже теми агентами, которые управляют другими агентами
  • 03.В OpenAI Codex появилась любопытная функция
AI QAZAQSTAN
KZ·AI 42DF
ИИ научился предугадывать мысли пользователя. И, похоже, скоро сможет управлять даже теми агентами, которые управл...

🤯 ИИ научился предугадывать мысли пользователя. И, похоже, скоро сможет управлять даже теми агентами, которые управляют другими агентами. В OpenAI Codex появилась любопытная функция. Нейросеть анализирует переписку, результаты работы и самостоятельно предлагает, что пользователь должен написать дальше. Причём это не банальные подсказки вроде «продолжай» или «исправь ошибку». ИИ формирует полноценные промпты, учитывает контекст проекта и даже подстраивается под стиль общения конкретного человека. Может похвалить агента, указать на ошибки или довольно грубо потребовать переделать работу. Для принятия предложения достаточно нажать Tab. Но самое интересное здесь не автодополнение текста. Современные ИИ-агенты уже способны самостоятельно распределять задачи между другими агентами. Например, один оркестратор руководит целой командой цифровых исполнителей, а человек лишь контролирует результат. Теперь появляется ещё один уровень — ИИ, который способен контролировать самого оркестратора. Он анализирует его работу, замечает недочёты и предлагает следующие действия от имени пользователя. Фактически нейросеть начинает брать на себя не только выполнение задач, но и управление процессом их выполнения. Ещё два года назад одним из главных навыков будущего считалось умение руководить ИИ. Затем появился вайбкодинг, следом — агентная инженерия. А теперь автоматизируется даже управление агентами. На этом фоне особенно интересно выглядят слухи о новой разработке Anthropic, которая якобы сможет предугадывать намерения пользователя, обладая чем-то похожим на интуицию. Подтверждений этим слухам пока нет, но подобные возможности уже начинают проявляться в интерфейсах ИИ-инструментов. И здесь возникает куда более серьёзный вопрос. Если нейросети научатся не только работать вместо человека, но и самостоятельно определять, что нужно делать дальше, какая роль останется самому человеку? Параллельно ИИ стремительно меняет цифровую экономику. Создавать приложения, сайты, рекламные материалы и контент становится проще, но зарабатывать на них зачастую сложнее. Причина — взрывной рост конкуренции. То, на что раньше уходили месяцы работы, теперь можно собрать за несколько дней. Поэтому навыками будущего неожиданно могут оказаться вовсе не программирование и управление ИИ, а способность концентрироваться, общаться с людьми, сохранять психологическую устойчивость и находить смысл жизни за пределами работы. Ведь если машины постепенно научатся делать почти всё, главным вопросом станет уже не то, как заставить ИИ работать, а чем заниматься человеку, когда его работа больше не нужна.

Материал агрегирован в рамках национального инфопотока AI Qazaqstan с сохранением ссылки на автора.

Связанные материалы

Все материалы →
Исследования1 мин

FairStress: тест на демографическую справедливость моделей

📌 FairStress: тест на демографическую справедливость моделей Институт Аллена опубликовал набор FairStress для проверки того, меняет ли языковая модель своё решение о человеке из-за его расы, пола, религии, возраста, инвалидности или ориентации в сферах найма, кредитования,…

Telegram — AI Machine Learning Big Data
Исследования1 мин

Но самое интересное из данных IPO Anthropic - то, что они привлекли в совокупности $141,1 млрд, а на их счетах до сих...

Но самое интересное из данных IPO Anthropic - то, что они привлекли в совокупности $141,1 млрд, а на их счетах до сих пор $131,7 млрд Получается, что за всю свою историю Anthropic потратила около $9,4 млрд, при этом всего за 3 года её выручка выросла с нуля до $16,3 млрд за…

Telegram — blockchainRF (блокчейн / мозг / space / WEB 3.0)