Похоже, у AI-агентов есть проблема, которую обычно связывают с людьми: они не всегда умеют работать в команде.

Anthropic провела эксперимент, в котором несколько AI-агентов получили одну и ту же задачу по разработке ПО, но при этом их цели были намеренно сделаны несовместимыми. Результат исследователи назвали настоящей «войной за территорию» между агентами.

Задача сама по себе была довольно обычной: переписать Python-бэкенд на другом языке программирования. Но каждому агенту дали собственные приоритеты, из-за которых успешное выполнение задачи одним агентом могло мешать другому.

Дальше началось самое интересное.

«What will be left for us to work on?» (Что останется для нас, когда ИИ станет умнее?)

Посмотрела часовой доклад профессора Принстона Arvind Narayanan на ICML 2026 за вас и подготовила структурированный обзор.

Градиентный спуск — стандартный инструмент обучения нейросетей. Но с точки зрения линейной алгебры операция обновления весов выглядит некорректно: мы складываем вектор и ковектор. Авторы статьи из MIT CSAIL предлагают формальное решение этой проблемы через теорию двойственности и модулей. Разбираем их подход.