AI-харнессы, мультиагенты и собственный язык нейросетей

— Почему одна и та же модель может показывать радикально разный результат в зависимости от харнесса — и где вообще заканчивается модель и начинается её «обвязка»?

— Зачем агентам «кафетерий», общий контекст и собственный язык — и почему сильные модели способны этот язык изобрести, а более слабые затем его выучить?

— Почему тексты нейросетей всё равно часто узнаются с первых абзацев и помогают ли промпты, персонализация и многоступенчатые редакторские пайплайны действительно писать лучше?

ТАЙМСТАМПЫ

00:00 — Почему харнесс становится не менее важен, чем модель

04:18 — Что вообще считать AI-харнессом

08:42 — Маленькое ядро и плагины: действительно ли это лучшая архитектура

13:00 — Meta-harnesses и мультиагентные системы

14:42 — Claude Code, Codex и оркестрация нескольких агентов

15:38 — «Кафетерий» агентов: зачем им разговаривать друг с другом

16:40 — Когда проще сжечь весь контекст и начать сначала

18:10 — AI-харнесс на чистом CSS

19:11 — Как нейросети изобретают собственный язык

22:18 — Эксперимент: две модели должны договориться, чтобы спасти «инопланетянина»

23:09 — Почему новый язык возникает только у сильных моделей

26:59 — Почему AI-тексты всё равно выглядят как AI-тексты

28:36 — Существует ли вообще «стиль модели»

32:12 — Можно ли заставить нейросеть писать именно как ты

35:05 — Персональный AI-писатель

36:31 — 200 романов за восемь месяцев

37:31 — Как AI-книги начинают клонировать успешные книги

38:20 — Можно ли победить нейрослоп агентским редакторским пайплайном

41:18 — Финал

О ПОДКАСТЕ

«ИИ — не новости» — регулярный видеоподкаст Владимира Гриненко https://grinenko.pro и Сергея Бережного https://veged.ru об искусственном интеллекте после первого шума.

Мы не пытаемся пересказать всё, что произошло за неделю. Вместо этого разбираемся:

— что здесь действительно новое, а что просто переименовали;

— для кого меняются правила игры;

— какие последствия уже видны, а какие пока существуют только в прогнозах;

— что стоит делать прямо сейчас, за чем наблюдать, а что можно спокойно пропустить.

Новость проходит. Последствия остаются.

Подписывайтесь, если хотите раз в неделю обновлять свою картину мира об ИИ, не превращая слежение за AI-новостями во вторую работу.