Открытый Код on AI-Uchi — Всё об искусственном интеллекте

CowAgent 2.0: суперагент для WeChat и не только

Wed, 15 Apr 2026 14:48:54 +0300

Проект chatgpt-on-wechat, набравший сотни тысяч звёзд на GitHub, 13 апреля 2026 года официально сменил название на CowAgent. 14 апреля вышла версия 2.0.6 с системой знаний (knowledge base), модулем «сновидческой памяти» (dream distillation), интеллектуальным сжатием контекста и мультисессионной Web-консолью. Это уже не чат-бот — это полноценный автономный агент, способный планировать задачи, управлять файлами и работать 24/7 на вашем сервере.

Что умеет CowAgent

CowAgent 2.0 совершил переход от чат-бота к суперагенту: теперь он умеет активно думать, планировать задачи, обладает долгосрочной памятью и может управлять компьютером и внешними ресурсами.

MarkItDown от Microsoft: Python-инструмент для конвертации в Markdown

Wed, 15 Apr 2026 13:00:00 +0300

Microsoft представила MarkItDown — открытый Python-инструмент для конвертации различных типов файлов в формат Markdown. Этот проект особенно актуален в эпоху AI, когда многие модели лучше обрабатывают структурированный текст в Markdown, чем бинарные форматы документов.

Что это и для кого

MarkItDown — это библиотека Python, которая автоматически конвертирует документы Office (Word, Excel, PowerPoint), PDF, изображения и другие форматы в читаемый Markdown. Инструмент будет полезен:

Разработчикам AI-систем — для подготовки данных для обучения моделей
Техническим писателям — для миграции документации
Аналитикам данных — для извлечения текста из корпоративных документов
DevOps-инженерам — для автоматизации обработки документов в пайплайнах

ℹ Зачем нужен Markdown для AI?

Современные языковые модели показывают лучшие результаты при работе с Markdown благодаря его структурированности и читаемости. Markdown сохраняет иерархию заголовков, списки и таблицы, что критично для понимания контекста.

Ключевые возможности

Поддерживаемые форматы

MarkItDown работает с широким спектром файлов:

Kronos — первая open-source модель для прогнозирования финансовых рынков принята на AAAI 2026

Sun, 12 Apr 2026 17:28:21 +0300

Модель Kronos принята на конференцию AAAI 2026 — это первая открытая foundation-модель, специально разработанная для анализа финансовых свечных графиков (K-line). Модель обучена на данных с более чем 45 мировых бирж и демонстрирует обучение на массивном корпусе из более 12 миллиардов записей K-line с 45 мировых бирж.

Революционная архитектура

Kronos представляет семейство decoder-only foundation-моделей, предварительно обученных специально для «языка» финансовых рынков — последовательностей K-line. Основные особенности:

ℹ Двухэтапная архитектура

Специализированный токенизатор преобразует непрерывные многомерные данные K-line (OHLCV) в иерархические дискретные токены, а затем большой автoрегрессивный трансформер обучается на этих токенах


graph LR
 A[OHLCV данные] --> B[Специализированный токенизатор]
 B --> C[Дискретные токены]
 C --> D[Автoрегрессивный трансформер]
 D --> E[Прогноз рынка]

В отличие от общих моделей временных рядов (TSFM), Kronos разработана для работы с уникальными, высокошумными характеристиками финансовых данных. Модель использует новую двухэтапную архитектуру: специализированный токенизатор сначала квантует непрерывные многомерные данные K-line (OHLCV) в иерархические дискретные токены.