Meta представила Muse Code, нового агента искусственного интеллекта, предназначенного для программирования и создания игр. Эта модель основана на недавно выпущенном Muse Spark 1.2 и обладает способностью выполнять крупномасштабные задачи кодирования.
С этим выпуском компания стремится конкурировать с гигантами в области генеративного ИИ, такими как Anthropic и OpenAI. В X Марк Цукерберг опубликовал результаты внутренних тестов, сравнивая нового агента с различными большими языковыми моделями (LLM) на рынке, включая Claude Opus 5 и GPT-5.6 (в версиях Sol и Terra).
Предварительные результаты показывают, что производительность Muse Code все еще находится на промежуточном уровне по сравнению с его прямыми конкурентами. Примечательной особенностью Muse Code является его способность работать над обширными проектами, что достигается путем разделения задач между несколькими агентами.
На блоге Meta были представлены две игры, разработанные с помощью этого нового ИИ, демонстрирующие упрощенную механику и графику. Muse Code уже доступен в бета-версии. Muse Spark 1.2 специально ориентирован на задачи кодирования, охватывая от исправления ошибок (багов) до интерпретации данных, сохраняя при этом качества Muse Spark 1.1 для общих ИИ-агентов.
Хотя это связанная область, информация о улучшениях модели в области кибербезопасности или научных исследований не была предоставлена. Цифры, представленные Meta, предполагают, что ИИ немного уступает текущим моделям Anthropic, хотя и может превосходить GPT-5.6 в определенных ситуациях. Согласно анализам Terminal Bench 2.1, Muse Spark 1.2 занимает второе место, показывая производительность, близкую к Claude Opus 5, что отличается от внутреннего бенчмарка самой Meta.
Среди моментов, отмеченных компанией Цукерберга, — способность управлять длительными задачами и поддерживать понимание контекста на протяжении всего процесса. Кроме того, ИИ может картировать и улучшать собственное обучение, превосходя Muse Spark 1.1 в этом аспекте. Ориентированный на программирование, новый агент обещает хорошую производительность в разработке игр, которые часто требуют нескольких уровней кода и различных логических условий.
В публикации Muse Spark 1.2 в своем блоге Meta также продемонстрировала потенциал ИИ на трех примерах, два из которых — простые игры. Первая, под названием Embervault, представляет собой изометрическую перспективу и формат доски, где игрок управляет роботом, который должен уничтожать постоянно преследуемых врагов; геймплей требует плавности, но на сайте наблюдались зависания во время теста. Вторая игра, Avo Lawn, представляет собой вид защиты башен в 2D, где зомби медленно приближаются к игроку. В этой игре пользователь собирает семена и получает фрукты для укрепления своей обороны, с продолжительностью в пять волн атак, что создает медленный темп, но имеет потенциал стать хорошей мобильной игрой.
Неделя инноваций в Рио завершила свою работу после четырех дней, посвященных выставкам технологий, деловому нетворкингу и демонстрациям инноваций. Организаторы отмечают, что данное мероприятие подчеркивает растущую значимость Рио-де-Жанейро как регионального центра инноваций.
В рамках события было заключено новое партнерство, а именно соглашение между Бразилией и Китаем по спутниковым технологиям. По оценкам, на мероприятии присутствовало около 180 000 человек.
Команда исследователей из Соединенных Штатов применила искусственный интеллект (ИИ) для разработки полных геномов новых бактериофагов. Этот подход знаменует собой первую подобную попытку и является шагом к потенциальному созданию фаговых терапий, разработанных с помощью ИИ, согласно исследованию, опубликованному в журнале Science в четверг.
Исследователи, возглавляемые ведущим научным сотрудником и соответствующим автором Брайаном Хи (Brian Hie), ассистентом профессора Стэнфордского университета и исследователем инноваций в Arc Institute, задействовали две языковые модели геномов — Evo 1 и Evo 2. Эти модели позволили сгенерировать полные геномы фагов, обладающие реалистичной генетической архитектурой и специфичностью к бактериальному хозяину Escherichia coli C. (E. coli). Исследователи отметили, что это стало первой генеративной разработкой полных геномов бактериофагов.
Бактериофаги, также известные как фаги, представляют собой вирусы, которые заражают бактерии, а не людей, животных или растения. Согласно исследованию, ученые сгенерировали и отфильтровали тысячи вариантов последовательностей, после чего выбрали около 300 дизайнов.
В ходе лабораторных испытаний 285 из этих разработок были успешно синтезированы и собраны в клетках E. coli, а 16 из них продемонстрировали способность образовывать жизнеспособные бактериофаги, которые размножались и уничтожали бактерии.
Некоторые из спроектированных фагов показали более высокую эффективность в уничтожении бактерий в прямом лабораторном соревновании по сравнению с природным фагом phiX174, который инфицирует E. coli. Кроме того, смесь из разработанных фагов оказалась действенной против штаммов E. coli, устойчивых к phiX174, что указывает на потенциал для фаговых терапий, созданных с помощью ИИ.
В сопроводительной статье «Perspective» Томас Ингельсби (Thomas Inglesby) и Мориц Ханке (Moritz Hanke) из Университета Джонса Хопкинса выразили обеспокоенность по поводу биобезопасности, вызванной этим достижением. Они призвали ввести юридическое требование по проверке заказов синтетического генетического материала на предмет потенциально опасных последовательностей вместо того, чтобы полагаться только на добровольные меры защиты.
Геффри Хинтон, лауреат Нобелевской премии и признанный «крестный отец» искусственного интеллекта, положительно отозвался о взвешенном и осторожном подходе китайского правительства к взаимосвязи между ИИ и рынком труда.
Хинтон поделился своими мыслями о стремительном развитии ИИ в среду во время конференции Ai4 Las Vegas 2026, которая проходила с 4 по 6 августа в Лас-Вегасе. Он отметил, что в Китае продвигается концепция, согласно которой нельзя просто заменить работника искусственным интеллектом; вместо этого работники должны сотрудничать с ИИ для выполнения задач.
По мнению Хинтона, китайские власти, вероятно, больше озабочены проблемой безработицы, чем американские корпорации. Он предупредил, что безработица может привести к потере значительной налоговой базы для правительства, которое в этот момент нуждается в ресурсах для решения проблем безработных, что спровоцирует серьезные социальные потрясения.
Кроме того, Хинтон подчеркнул, что регуляции не должны препятствовать прогрессу в области ИИ, а должны направлять его развитие. Он возразил против мнения крупных компаний, которые склонны рассматривать регулирование как тормоз инноваций. Вместо этого, он предложил рассматривать развитие ИИ как акселератор автомобиля, а регулирование — как руль, который помогает направлять развитие в сторону пользы для людей, а не подавляет его.
