AI Digest · Жовтень: коли OpenAI запустив Atlas, а DeepMind навчив AI користуватись комп’ютером

Жовтень став одним із найнасиченіших місяців у світі AI.

OpenAI оновила екосистему ChatGPT, представила SDK для агентів і навіть власний браузер. DeepMind показала, як ШІ може самостійно працювати з будь-якими інтерфейсами, а Google розширила доступ до свого no-code інструменту Opal.

На цьому тлі з’явився проєкт Андрія Карпати, який довів, що побудувати власну LLM можна всього за $100, і навіть Ілон Маск встиг запустити “АІ-Вікіпедію”, яка одразу наробила галасу.

У цьому огляді коротко про 7 найцікавіших оновлень індустрії: які ідеї стоять за цими оновленнями, і що вони можуть означати для бізнесу в найближчі місяці.

OpenAI: агенти, SDK, повернення Codex і власний браузер 

OpenAI запустила Apps in ChatGPT – тепер застосунки можна запускати просто в чаті, без додаткових інтеграцій чи API-викликів.

Паралельно компанія випустила Apps SDK та AgentKit – повноцінну інфраструктуру для створення, розгортання й оптимізації AI-агентів.

Що всередині:

Також оновлено систему Evals: тепер є Datasets, trace grading, автоматична оптимізація промптів і підтримка сторонніх моделей, щоб швидше тестувати й покращувати ефективність агентів.

З’явився reinforcement fine-tuning: GA для o4-mini і приватна бета для GPT-5, а також можливість навчати custom tool calls і custom graders.

І ще один апдейт: OpenAI відкрила Codex для агентного програмування, включно з GPT-5-Codex – новою версією, яка дозволяє створювати агентів, що самостійно пишуть, налагоджують і виконують код.

Станом на зараз:

І, здається, OpenAI не зупиняється: компанія представила ChatGPT Atlas – AI-браузер, який може стати конкурентом Chrome.

Atlas уже доступний на macOS, а підтримка Windows, iOS і Android – на підході.

Браузер має чат із контекстом поточної сторінки, пам’ять для персоналізації й агента, який може виконувати дії замість користувача: від замовлення їжі до аналізу відео.

Ілон Маск випустив власний аналог “Вікіпедії” від ХАІ

Підписуйтеся на наші соцмережі

XAI Ілона Маска запустив Grokipedia v0.1, енциклопедію, створену ШІ, із 885 000 статей, позиціонуючи її як “велике вдосконалення” у порівнянні з Вікіпедією. Платформа запрацювала 27 жовтня, вийшла з ладу за кілька годин і повернулася з мінімалістичним інтерфейсом: панеллю пошуку, історією редагування та мітками часу “перевірено фактом Grok”. 

Користувачі швидко виявили, що статті про MacBook Air, PlayStation 5 і Lincoln Mark VIII були “майже ідентичними слово в слово” оригіналам Вікіпедії. Нижній колонтитул зазначає, що вміст “адаптовано з Вікіпедії” за ліцензією Creative Commons, технічно законний, але викликає питання щодо оригінальності.

DeepMind: агенти, що керують комп’ютером

DeepMind продемонструвала Gemini 2.5 Computer Use  –  агентів, які працюють з будь-яким комп'ютерним інтерфейсом і веб-додатками. Вони можуть бронювати квитки, заповнювати таблиці та змінювати налаштування без сценаріїв, просто розуміючи візуальні елементи. 

Gemini 2.5 звільняє бізнес від «інтеграційного податку»: вам більше не доведеться вручну обслуговувати роз'єми і API. Агент адаптується до змін інтерфейсу та виконує завдання, які раніше вимагали або людей, або крихких сценаріїв RPA.

Тепер ШІ може працювати з інтерфейсами, як ми робимо з графічним інтерфейсом, без втручання розробників. Наразі модель підтримує 13 типів дій:  зокрема відкриття вкладок, введення тексту, перетягування елементів і натискання кнопок.

Для компаній мова йде не про заміну людей, а про перерозподіл ресурсів. Рутинні завдання можуть бути делеговані агенту, а співробітники можуть бути спрямовані на більш цінні проекти. 

Google Opal: No-Code у дії

Google розширив доступ до Opal, інструменту для створення міні-веб-додатків з текстових підказок. «Vibe-coding» тепер доступний ще в 15 країнах, включаючи Канаду, Індію, Японію, Корею та Бразилію. Opal дозволяє користувачам збирати робочі процеси з кроків, редагувати підказки на кожному етапі та публікувати результати за допомогою спільних посилань. Останні оновлення принесли швидшу ініціалізацію проекту, виконання паралельних кроків і покращене налагодження без коду безпосередньо у візуальному редакторі.

Ціннісна пропозиція проста: замість того, щоб описувати вимоги до розробника, який кодує, тестує та повторює, нетехнічні користувачі створюють функціональні програми, об’єднуючи підказки. Кожен крок у робочому процесі можна перевіряти, уточнювати та повторювати незалежно, роблячи налагодження доступним.

Потенціал Opal – радикально розширити коло людей, які можуть створювати додатки. Якщо інструмент “приживеться”, програмне забезпечення більше не буде привілеєм розробника.

OpenAI додає “дорослий режим” у ChatGPT

OpenAI готує підтримку еротичного контенту, але лише для користувачів із підтвердженим віком.

Сем Альтман пояснив, що компанія впроваджує age-gating у грудні:

“Ми хочемо поводитися з дорослими як із дорослими.”

Паралельно OpenAI тестує оновлену версію ChatGPT, “ближчу до GPT-4o”, після скарг, що GPT-5 звучить менш природно.

Також створено раду Well-being & AI, яка досліджуватиме вплив ШІ на ментальне здоров’я.

OpenAI не єдина компанія, яка занурюється в еротику, тому що xAI Ілона Маска раніше запустила “кокетливих” компаньйонів AI, які виглядають як 3D-моделі аніме в додатку Grok.

Рішення щодо контенту для дорослих відображає ширший зсув галузі до визнання того, що надмірно обмежені системи штучного інтелекту дають гірші результати, ніж продумано дозволені. Зараз користувачі обходять фільтри безпеки за допомогою jailbreaks і prompt injection, створюючи немодерований вміст без гарантій. 

Доступ із обмеженням за віком дозволяє OpenAI надавати легальний вміст для дорослих за згодою, зберігаючи при цьому захист безпеки дітей — прагматична середина між панікою та свободою для всіх.

Andrej Karpathy та nanochat: LLM за $100

Андрій Карпати випустив nanochat – репозиторій, який дозволяє зібрати власну LLM-модель за $100.

Проєкт, створений як частина курсу LLM101n від Eureka Labs і охоплює весь цикл:

Навчання вимагає екземпляра з 8 × Nvidia H100 GPU, триває приблизно 4 години та коштує приблизно $100.

Проєкт запускається за допомогою однієї команди: speedrun.sh, а веб-інтерфейс запускається через python -m scripts.chat_web. Детальний звіт про навчання можна створити за допомогою cat report.md. Код відкритий і доступний на GitHub. Це демократизує створення LLM — те, що раніше вимагало інституційних ресурсів і місяців розробки, тепер вписується в проєкт вихідного дня для будь-кого, хто має доступ до хмарного GPU.

Розробники можуть розгалужувати, модифікувати та експериментувати, не стаючи попередньо експертами в архітектурі трансформаторів. 

Для ШІ-спільноти nanochat — це те, чим Linux був для операційних систем: не найкраще рішення для всіх варіантів використання, але достатньо гарне для вивчення та достатньо відкрите для розробки. 

Sora: AI-відео від OpenAI рве App Store

Sora від OpenAI зібрала 1 млн завантажень за 5 днів, навіть попри invite-only доступ.

У ній можна створювати відео на базі Sora 2 та додавати себе або друзів через функцію cameos.

Sora дає користувачам можливість створювати короткі відео безкоштовно, просто ввівши текстовий запит. Додаток доступний тільки на iOS і працює за запрошенням — для доступу потрібен спеціальний код. Незважаючи на ці обмеження, Sora вже займає перше місце в App Store.

Тим не менш, цей додаток також викликав хвилю критики, головним чином через проблеми з порушенням авторських прав.

Disney, Marvel та схожі компанії уважно стежать за створенням відео штучним інтелектом, а OpenAI запобіжно розробляє план, щоб уникнути боротьби за авторські права, яка може закрити платформу. 

Питання полягає в тому, чи ці обмеження роблять Sora менш корисним, ніж альтернативи з відкритим кодом, такі як Stable Video Diffusion, які не мають таких обмежень?

OpenAI робить ставку на те, що простота використання, якість і довіра до бренду переважають свободу творчості. Ця авантюра визначить, чи стане нова технологія ще однією категорією, у якій домінує OpenAI, чи стане заплутаною системою із відкритим кодом.

Що ж буде далі?

Індустрія рухається набагато швидше, аніж ми собі могли б уявити. Агентні моделі, no-code платформи та доступні LLM радикально змінюють правила гри: від того, хто створює програмне забезпечення, до того, як компанії організовують повсякденні процеси.

Попереду — нові релізи, інтеграції та, без сумніву, чергові оновлення у використанні АІ. 

Якщо така тенденція продовжиться, то в 2026 році АІ перестане бути допоміжною технологією і стане основним шаром цифрової інфраструктури. А які оновлення чекають на нас далі — побачимо вже в кінці листопада.