Выходцы из Anthropic создают ИИ, который улучшает сам себя

2 мин
Выходцы из Anthropic создают ИИ, который улучшает сам себя

Лаборатория Mirendil, основанная выходцами из Anthropic, вышла из тени и закрыла seed-раунд на $200 млн при оценке около $1 млрд. Раунд возглавили Andreessen Horowitz (a16z) и Kleiner Perkins, среди инвесторов — NVIDIA. Это один из крупнейших сидов в индустрии за последнее время: медианный посевной раунд в США измеряется единицами миллионов долларов.

Mirendil строит не очередную чат-модель, а систему, которая делает ИИ-разработку за человека: фронтир-модели, экспертные именно в AI R&D, и продукт вокруг них. По сути это кодинг-агент для ИИ-исследований, который сам ставит эксперименты, крутит цикл "исследование — инженерия" без участия человека и распоряжается собственными GPU. Главный тезис основателей — "самое важное применение ИИ — это сам ИИ".

Идея — сломать монополию закрытых фронтир-лабораторий. Сейчас обучать модели такого уровня могут некоторое количество компаний, и доступ к своим внутренним инструментам они закрывают. Mirendil хочет отдать эти возможности наружу, чтобы ученые и open-source-разработчики — биологи, материаловеды — собирали собственные специализированные модели сами. Сооснователь Бехнам Нейшабур называет это "ИИ для ИИ для науки", инвесторы из a16z — "вайб-рисерчем" аналогично вайб-кодингом.

В команде 20 человек из Anthropic, xAI, Google DeepMind и OpenAI. Нейшабур семь лет занимался ИИ для науки в Google и Anthropic и возглавлял там команду, отвечавшую за научные рассуждения моделей; технический директор Харш Мехта в одиночку собрал первую версию внутренней платформы автоматизированных исследований Anthropic; Шаян Салехиан пришел из ML-команды xAI, а 23-летняя Тара Резаи — выпускница MIT и медалистка олимпиад, стажировавшаяся в OpenAI. Нейшабур и Мехта ушли из Anthropic в декабре 2025 года.

Ставка Mirendil — рекурсивное самоулучшение: ИИ ускоряет собственную разработку, цикл закольцовывается и каждый следующий этап эффективнее предыдущего. Но именно такой скрипт alignment-исследователи (в том числе в Anthropic, откуда пришла команда) относят к зоне риска — модель, переписывающая собственный код, плохо поддается контролю. Получается двойной вызов фронтир-лабораториям: Mirendil и отдает наружу то, что они держат закрытым, и публично делает ставку на то, чего они сами опасаются.

P.S. Поддержать меня можно подпиской на канал "сбежавшая нейросеть", где я рассказываю про ИИ с творческой стороны.

Читают сейчас

28 минут назад

Комментарии от представителей Госдумы и правительства РФ по поводу удаления проектов VK из AppStore

В СМИ появились комментарии от представителей Госдумы и правительства РФ по поводу удаления проектов VK из AppStore, в том числе соцсесть VK, «Музыку», «Мессенджер», «Видео», «Знакомства», Skillbox и

После обвала в первом квартале 2026 года сегмент госзакупок VPN восстановился

42 минуты назад

После обвала в первом квартале 2026 года сегмент госзакупок VPN восстановился

По итогам пяти месяцев 2026 года объём госзакупок корпоративных VPN и защищённых каналов связи вернулся к уровню аналогичного периода 2025 года после провального первого квартала. В соответствии с дан

Verge: GTA VI — тревожный знак для будущего физических копий игр

48 минут назад

Verge: GTA VI — тревожный знак для будущего физических копий игр

Grand Theft Auto VI — это тревожный знак для будущего физических копий игр, поскольку книга будет содержать только код для скачивания в коробке, что создаёт плохой прецедент для всей индустрии, считае

DEEP Robotics показала усиленную схема робопса Lynx M20

1 час назад

DEEP Robotics показала усиленную схема робопса Lynx M20

Компания DEEP Robotics протестировала усиленную модель робопса Lynx M20 на выносливость и проходимость. Модель, получившая название Lynx M20S, взбирается на склоны крутизной до 45°, проходит по камени

DevOps без воды: только реальные кейсы и хардкорные решения

1 час назад

DevOps без воды: только реальные кейсы и хардкорные решения

2 июля встречаемся в Санкт-Петербурге на новом митапе 43;Tech про DevOps. В программе – три технических доклада от практикующих инженеров: ✔️ Разберём, почему большой Hadoop на 600+ серверов редко пад