У Microsoft запустили першу ШІ-модель, яка створена виключно для кібербезпеки, а також мультиагентну систему, яка автономно виявляє, аналізує та усуває вразливості ПЗ. У міру того як кібератаки із застосуванням ШІ стають дедалі складнішими, компанія робить ставку на те, що майбутнє кіберзахисту – це ШІ, який протистоїть ШІ.
Планове тестування безпеки несподівано перетворилося на один із найгучніших інцидентів у сфері AI, коли агенти OpenAI вирвалися з ізольованого середовища та здійснили реальну кібератаку на Hugging Face. Цей випадок продемонстрував, що сучасні моделі здатні автономно виявляти вразливості, обходити механізми ізоляції та виконувати складні операції.
Китайська компанія Moonshot AI запустила Kimi K3 – найбільшу у світі AI-модель з відкритими вагами, яка має 2,8 трлн параметрів та контекстне вікно в 1 млн токенів. Її випуск став важливою подією у розвитку відкритого ШІ, демонструючи стрімкий прогрес Китаю в галузі передових технологій та посилення глобальної конкуренції зі США.
Чи може ШІ навчитися запам’ятовувати, як люди? Новий фреймворк AutoMem вчить ШІ-агентів керувати власною пам’яттю, а не просто покладатися на великі контекстні вікна. Навчившись вирішувати, що запам’ятовувати, коли відтворювати та що забувати, AutoMem підвищив продуктивність ШІ у 4 рази при виконанні складних довготривалих завдань.
Компанія IBM представила першу у світі технологію напівпровідників товщиною менше 1 нанометра, що дозволяє розмістити майже 100 млрд транзисторів на чипі розміром з ніготь. Нова архітектура під назвою “nanostack” може значно покращити продуктивність та енергоефективність процесорів для ШІ та обладнання для дата-центрів.
SpatialClaw – новий фреймворк від NVIDIA Research, який дозволяє агентам виконувати та вдосконалювати власні процеси міркування за допомогою Python, а не покладатися на заздалегідь визначені виклики інструментів. Цей підхід забезпечує суттєве покращення просторового інтелекту в складних 3D- і 4D-завданнях без необхідності додаткового навчання.
Google запустили Gemini 3.5 Live Translate – вдосконалену ШІ-модель, яка забезпечує безперервний голосовий переклад понад 70 мовами. На відміну від традиційних інструментів, система перекладає мовлення під час живого спілкування, дозволяючи вести природний діалог та зберігаючи інтонацію голосу і темп мовця.
Конференція Microsoft Build 2026 була присвячена не лише новим моделям ШІ – на ній було розкрито план компанії щодо створення уніфікованої платформи, яка об’єднує агентів, корпоративні дані, механізми управління та безперервне навчання в єдину екосистему. Дізнайтеся про ключові анонси, які формують майбутнє корпоративного ШІ.
Південнокорейські вчені подолали одне з найбільших обмежень ШІ – “memory wall”, що уповільнює роботу масштабних систем ШІ. Нова технологія на базі Ethernet дозволяє AI-серверам обмінюватися пам’яттю в режимі реального часу, відкриваючи шлях до швидшої, дешевшої та практично безмежної інфраструктури ШІ.
Дослідники MIT розробили систему з відкритим кодом MIGHTY, яка дозволяє БПЛА швидше та точніше працювати в небезпечних середовищах. Поєднуючи LiDAR, бортовий ШІ та планування траєкторій, MIGHTY допомагає дронам уникати перешкод за мілісекунди, зберігаючи при цьому плавність польоту.
Агенти ШІ перетворюються на постійно активні автономні системи, які здатні запам’ятовувати, навчатися та безперервно працювати на різних платформах. OpenClaw, Hermes Agent і Claude очолюють цю трансформацію, але кожен із них використовує кардинально різний підхід, який може визначити майбутнє ШІ-автоматизації.
Квітень 2026 року став одним із найдинамічніших періодів в історії ШІ. OpenAI представили GPT-5.5, Anthropic викликали дискусії, утримавши від публічного релізу Claude Mythos, а нові моделі від Google, DeepSeek і решти китайських лабораторій вивели можливості логічного мислення, агентних систем і мультимодальності на новий рівень.
NVIDIA випустила Ising – перші моделі ШІ з відкритим кодом, які створено для подолання головних обмежень квантових обчислень. В ролі керуючого рівня для квантових систем, Ising скорочує час калібрування з декількох днів до годин і забезпечує виправлення помилок в 2,5 рази швидше і в 3 рази точніше.
Muse Spark – перша модель від Meta Superintelligence Labs, яка здатна бачити, мислити та вирішувати складні задачі, задіюючи кількох агентів паралельно. Завдяки режиму Contemplating і вбудованим функціям у сфері охорони здоров’я, програмування та аналізу соціальних мереж модель робить важливий крок до створення персонального суперінтелекту.
А що, якби АІ міг навчатися без доступу до реальних даних? Інновація від Mantis Biotech використовує “цифрових двійників” для моделювання людської поведінки та створення нових реалістичних сценаріїв. Це відкриває шлях до швидшої розробки ліків, розвитку хірургічної робототехніки та прориву в галузях ШІ із обмеженими даними.