botdev · боты и ИИ-агенты

OpenAI с 20 ноября обязывает все сторонние шлюзы, роутеры и реселлеры API проходить собственное одобрение. Базовых правил больше не хватит: нужны фильтры безопасности, согласование блокировок, разбор случаев злоупотреблений и система SafetyID, через которую партнёр изолирует подозрительного пользователя при расследовании или утечке ключей.

Для бизнеса, который подключает ChatGPT через посредников, маркетплейсных агрегаторов или no-code платформы, это повод проверить, успел ли провайдер пройти проверку OpenAI. Если нет, доступ к API может просто отвалиться в один день. Если вы сами строите интеграции через такие шлюзы ради обхода лимитов или гибких тарифов, закладывайте время на миграцию на прямой доступ.

У меня часть клиентских ботов работает через такие прокси ради удобных платежей в рублях. После этой новости обязательно уточню у поставщиков статус одобрения, потому что молчаливое отключение API в разгар сезона дороже любой экономии на комиссии.

Илья

Источник: Telegram-канал @ai_machinelearning_big_data, https://t.me/ai_machinelearning_big_data/11195

Canva выпустила собственную модель генерации изображений Craft, сделанную с нуля командой Canva Research. Фишка в двухэтапном подходе: сначала модель проектирует композицию (расположение объектов, пропорции, иерархию, надписи), потом превращает план в готовую графику. Генерирует до 2K, более 30 соотношений сторон, надписи на 55 языках, элементы композиции можно править отдельно, через Magic Layers результат становится редактируемыми слоями Canva. Доступна в Dream Lab и через API, локального запуска нет.

Для бизнеса это про постеры, обложки, рекламные баннеры: не просто красивая картинка, а макет, который реально можно донастроить под бренд, не перегенерируя всё заново. Если держите соцсети или карточки товаров на маркетплейсах, редактируемые слои экономят часы ручной доверстки.

У меня сейчас задача верстать PDF для плакатов через Google App и ChatGPT, и результат плачевный: текст едет, композиция рассыпается. Если Craft реально отдаёт редактируемый промежуточный макет, а не просто картинку, это ближе к тому, что нужно, проверю при первой возможности.

Илья

Источник: Telegram-канал @cgevent, https://t.me/cgevent/17059

Wildberries публично выступила против инициативы, по которой маркетплейсы должны блокировать карточки товаров продавцов до того, как установлены их налоговые обязательства. В компании считают такую функцию избыточной: площадка не должна подменять налоговую.

Для продавцов это пока вопрос на будущее, а не рабочая инструкция. Если норму примут, карточка товара может уйти в блокировку раньше, чем вы вообще узнаете о претензиях налоговой. Стоит уже сейчас держать в порядке статус самозанятого или ИП, вовремя сдавать отчетность и не затягивать с подтверждением документов на площадке, чтобы не попасть под автоматическую блокировку по формальному признаку.

У меня в практике бизнес часто узнает о проблемах с налоговой уже по факту блокировки, а не заранее. Если эту функцию отдадут маркетплейсам, разбираться придется не с ФНС, а с техподдержкой площадки, а это обычно дольше и менее прозрачно.

Илья

Источник: sostav.ru, https://www.sostav.ru/publication/wildberries-vystupila-protiv-peredachi-marketplejsam-funktsij-nalogovogo-kontrolya-87977.html

MiniMax открыла веса M3.1 Flash, MoE-модели на 428 млрд параметров для программирования и ИИ-агентов. На каждый токен активируется около 23 млрд параметров. По заявленным тестам: 73,7% на DeepSWE v1.1 (разработка), 61,7 на OSWorld V2 (работа с интерфейсом), 76,2 на BankerToolBench (инструменты в банковских сценариях), 82,2 на CyberGym (уязвимости).

Для бизнеса это модель под капот, а не готовый продукт: разработчики и интеграторы могут развернуть её у себя и строить агентов для автоматизации рутинных многошаговых задач, от работы с CRM и 1С до тестирования кода. Плюс в том, что веса открыты и можно гонять независимые тесты под свои сценарии. Минус: 428 млрд параметров нужно хранить целиком, это серьёзная инфраструктура, не для обычного сервера.

В моей практике важнее не бенчмарки разработчика, а как модель ведёт себя на реальных задачах клиента: обработке заказов с Ozon или синхронизации остатков. Проверил бы её именно на многошаговых сценариях с инструментами, а не на изолированных тестах, и не спешил бы доверять цифрам из самопрезентации.

Илья

Источник: @ai_machinelearning_big_data, https://t.me/ai_machinelearning_big_data/11194

Ideogram выпустил Vector 1.0: генерация настоящих SVG с редактируемыми контурами, фигурами, цветами и градиентами. Есть text-to-vector, image-to-vector и API. Цена: $0.13-0.20 за генерацию, до $0.32 с референсами, векторизация готовой картинки $0.10.

Для бизнеса это логотипы, иконки и иллюстрации для маркетплейсов и сайтов без дизайнера и без ручной отрисовки в Illustrator. Готовый SVG можно сразу масштабировать под карточки товара, баннеры и печать. Из минусов: Ideogram сам признаёт, что автогруппировки слоёв пока нет, а значит редактировать сложную композицию придётся руками. На рынке уже есть Recraft V4.1 Vector с полноценным редактором кривых и открытые модели OmniSVG и StarVector.

У меня в задачах векторизация всплывает редко, обычно проще сразу рисовать в векторе или заказать иконки готовым набором. Но для автогенерации логотипов под тесты нескольких брендов на маркетплейсе такой инструмент может сэкономить день работы дизайнера, если не придираться к структуре файла.

Илья

Источник: Telegram-канал @cgevent, https://t.me/cgevent/17052

Perplexity Research и NVIDIA 21 октября показали метод JOLT (Joint On-policy Learning and Teaching) для пост-обучения языковых моделей. Одна модель играет сразу две роли: учитель видит проверенное решение, ученик его не видит, и обе роли обучаются совместно. Заявлено, что метод требует в 6-14 раз меньше токенов, чем обычное дообучение.

Для бизнеса это пока не про готовый продукт, а про то, откуда в следующих версиях моделей возьмётся более дешёвое и быстрое дообучение под узкую задачу: подсказки оператору, классификацию обращений, извлечение данных из документов. Если метод подтвердится на практике, дообучение своей модели под конкретный процесс в компании может подешеветь кратно, а не на проценты.

Сам бы проверил на небольшом датасете: интересно, держится ли экономия токенов на задачах с реальной бизнес-спецификой, а не только на тестовых бенчмарках, которые любят показывать разработчики методов. Пока это исследовательская статья, а не инструмент, который можно взять и подключить.

Илья

Источник: Habr, https://habr.com/ru/companies/selectel/news/1097978/

1Password представил функцию 1Password for Agents: ИИ-агенты смогут входить в ваши аккаунты, не видя и не получая сами пароли. Полного доступа ко всем сервисам нет, каждый вход всё равно требует вашего подтверждения.

Для бизнеса это шаг к безопасной автоматизации: можно поручать агентам рутинные задачи с входом в CRM, маркетплейсы или почту, не раскрывая учётные данные в коде бота или в логах. Это снимает классическую боль интеграторов: пароли в открытом виде в скриптах и риск их утечки при передаче доступа третьим подрядчикам. Но пока это работает в экосистеме 1Password, нужна проверка, подключаются ли ваши сервисы.

В своих ботах пароли и так стараюсь не хранить напрямую, работаю через API-токены и OAuth. Такую штуку обязательно протестирую на связке с 1Password, если у клиента уже стоит эта система, но сначала проверю, как она ведёт себя при повторных запросах агента без участия человека.

Илья

Источник: The Verge, https://www.theverge.com/ai-artificial-intelligence/1016399/1password-ai-agent-password-sign-in