Microsoft распустила AI Frontiers: исследованиям в Microsoft AI конец

Microsoft Research потерял одну из своих самых интересных команд: AI Frontiers, группу примерно из 50 исследователей, которая занималась агентами и новыми способами обучения моделей, официально завершена. Об этом 6 ноября 2026 года объявил её создатель Джон Лэнгфорд — исследователь Microsoft, автор библиотеки Vowpal Wabbit, — и вслед за ним ушла вся основательская руководящая команда. Причина проста и отрезвляет: в сентябре группу неконсенсусно перестроили внутрь Microsoft AI, руководство которого во главе с выходцами из Inflection, по словам Лэнгфорда, ставит только на масштабирование моделей и «агрессивно не занимается исследованиями».

Зачем вообще собрали AI Frontiers

Пролог — 2023 год, сразу после выхода ChatGPT. Лэнгфорд тогда заметил неприятную вещь: поодиночке исследования внутри Microsoft Research почти не выживают. Один человек с умной идеей приходит к финишу поздно, с неубедительными бейслайнами — и идею похоронить проще, чем проверить. Вдвоём-втроём с коллегами он собрал внутри MSR под-организацию AI Frontiers: не «сверху вниз» и не «снизу вверх», как он её описывает, а в «беспорядочной середине», где усилия специально собираются в связные направления, а не рассеиваются по индивидуальным проектам.

В узкой организации из ~50 человек вычисления постоянно были узким местом, но по его оценке группа успевала доводить пионерские замыслы до результата, который MSR в обычном порядке просто не получал бы.

Что группа успела: от AutoGen до «трансформера полной полосы»

Основной корпус работ AI Frontiers был про агентов. Именно оттуда вырос оркестрационный фреймворк AutoGen, на котором строятся мультиагентные приложения Microsoft, и Fara — агент, который управляет компьютером напрямую. Параллельно нью-йоркская часть группы тянула фундаментальные направления: цель Next Latent, позволяющая моделям экстраполировать за пределы увиденного; Dion3 — улучшенную и оптимизированную версию оптимизатора Muon; Full Bandwidth Transformer — подход, где модель работает заметно сильнее за счёт рекурсии.

Группа осознанно делилась со всем MSR: например, завела монорепозиторий, открытый по умолчанию для всех исследователей компании. Внутри лежал и проверенный конвейер предобучения моделей на edge-масштабе, который Лэнгфорд показывал в программном вызове на ключевой доклад конференции COLM в прошлом месяце. По его словам, построить такой конвейер честно стоит огромных усилий, и вокруг него в компании независимо сражались как минимум четыре команды.

Как это закончилось

В начале сентября 2026 года AI Frontiers перестроили в состав Microsoft AI. Формально логика есть: собрать две ИИ-организации вместе, сконцентрировать усилия, у MAI ресурсов куда больше. На практике столкнулись две несовместимые философии. Лидерство MAI — команда, пришедшая из Inflection, — считает, что улучшение модели это прежде всего масштабирование: больше данных, больше обучения, предсказуемый рост качества. Исследования в этой картине не место: «масштабирование прямолинейно, а возврат от исследований непредсказуем». Лэнгфорд с этим готов спорить фактами: эксперименты ByteDance показывают, что вариант Full Bandwidth Transformer позволяет добиться качества модели, вдвое большей по размеру, — то есть вдвое сократить расходы на обучение и инференс. «Посчитайте, сколько стоит вдвое удешевить обучение и инференс, учитывая, что инвестиции индустрии приближаются к триллиону долларов», — пишет он.

Дальше события развивались быстро. Лэнгфорд говорит, что «было достаточно доказательств, что нас просто не хотели» и что он выстроил судьбу своих людей как смог и ушёл сам. Все остальные члены основательской руководящей команды AIF пришли к тому же выводу.

Почему они не вернулись в MSR

Самый любопытный вопрос — почему эксперимент нельзя просто повторить. Лэнгфорд называет две причины. Первая: в компании, где у исследования нет пути в продукт — и даже серьёзного рассмотрения нет, — работать некуда. Вторая: внутри Microsoft Research держалась негласная сделка «делай хорошую работу — случатся хорошие вещи». Она не выдержала: работу признали хорошей, а команду неконсенсусно увели. «Не удивлюсь, если такое будет повторяться, пока у руководства MSR не появится воля эффективно организоваться под момент», — пишет он. Летние стажировки AI Frontiers отменены; группа, по его словам, «закончилась».

Что это значит за пределами Microsoft

История важна не «судьбой 50 человек», а как образец того, что происходит с исследовательскими группами, когда их встраивают в продуктовые структуры, живущие масштабированием. Компромисс «инновации против размера» в моменте решается в пользу размера — и это понимаемое, предсказуемое решение. Но возврат от исследований реален и значителен, и каждый такой уход — это минус в вероятности прорывов, которые потом всё равно записывают на счёт масштабирования.

Показательно и то, где закончился путь: не в закрытии лаборатории из-за провала, а в поглощении успешной группы и уходе всех её основателей. Для агентов — одного из самых горячих направлений рынка — Microsoft только что потеряла команду, которая делала оркестрацию агентов и компьютерное управление. Оригинал Лэнгфорд опубликован в его блоге Machine Learning (Theory) 6–7 ноября 2026 года; факт ухода и закрытия группы подтверждён несколькими независимыми изданиями.

Что с этого пользователю

Публичный доступ к внутренним разработкам группы по-прежнему закрыт, но агентные модели, на фоне которых разворачивается история, доступны в чате NeuralSpace. Проверить, как современная модель справляется с вашей задачей, можно прямо сейчас — и это, кстати, самый честный способ оценить «возврат от исследований» на себе.

И немного реальной статистики. По обезличенным данным боевой базы NeuralSpace за последние 30 дней (окно 10.10–09.11.2026) прошло 17 215 генераций изображений, из них успешно завершились 16 336 — 94,9%. Медиана ожидания готовой картинки — 62 секунды, 95-й перцентиль — 217 секунд. Генерация видео за тот же период — 2 860 задач, завершившихся успешно 2 207 (77,2%); медиана готовности — 81 секунда, 95-й перцентиль — 495 секунд.

Частые вопросы

Что такое AI Frontiers?

Под-организация внутри Microsoft Research, которую Джон Лэнгфорд собрал в 2023 году, чтобы объединить разрозненные исследовательские инициативы в связные направления силами около 50 человек. Делала AutoGen и Fara, занималась новыми целями обучения и оптимизаторами.

Почему группа закрылась?

В сентябре 2026 года её перестроили в состав Microsoft AI, руководство которого считает, что качество моделей растёт от масштабирования, а не от исследований. Основатели решили, что в таких условиях их направление не выживет, и ушли.

Что станет с AutoGen и Fara?

И то, и другое — уже открытые/продуктовые проекты, их судьба не зависит напрямую от закрытия группы. Но дальнейшие агентные исследования внутри компании теперь ведет MAI, у которой другие приоритеты.

Кто такой Джон Лэнгфорд?

Научный сотрудник Microsoft Research, один из ключевых исследователей в машинном обучении, автор библиотеки vowpal_wabbit и основатель AI Frontiers. Написал пост, объявляющий о конце группы.