Стивен Вольфрам выпустил Version 15 Wolfram Language — спустя 38 лет после первой Mathematica. Главное нововведение — встроенный AI Assistant, доступный в каждом notebook без дополнительной подписки на базовом уровне. Внизу notebook появился chatbar: вводишь запрос (можно с изображениями), AI Assistant генерирует код Wolfram Language и сразу выполняет его. Два платных уровня — Pro и Research — открывают более мощные возможности. Wolfram Language теперь умеет подключаться к внешним AI-средам — Claude Code, Codex — через фреймворк Wolfram Agent Tools: достаточно нажать кнопку в окне приветствия, и агент сможет вызывать Wolfram Language код.
Сильно обновлена работа с временными рядами. TimeSeries переписан на основе Tabular-фреймворка: поддерживаются многокомпонентные ряды, автоматическая интерполяция, агрегация по времени, импорт из форматов. EventSeries — для дискретных событий (серверные запросы, землетрясения). Новые функции TimeSeriesEvents и EventSeriesAccumulate помогают извлекать максимумы и накапливать счётчики. Введены категориальные типы данных — Ordinal (упорядоченные, как «маленький», «средний», «большой») и Nominal (неупорядоченные, как «мужской», «женский»). Они интегрированы в Tabular и временные ряды, для них работают Max, RandomChoice, CategoricalDistribution.
Появилась функция ModelFit — суперфункция для подгонки любых моделей. Достаточно задать символический шаблон (ExponentialModel, PolynomialModel, PeriodicModel, NeuralNetModel, DecisionTreeModel) и данные — ModelFit автоматически подберёт параметры. Поддерживаются нейросети, деревья решений, работа с единицами, с Tabular. Можно получить отчёт о качестве подгонки.
Ещё одно новшество — Symbolic Music: символьное представление нот, аккордов, длительностей, тактов, голосов и партитур. Можно импортировать MIDI, анализировать тональность, транспонировать, строить гистограммы высот — и, конечно, озвучивать. Tabular стал быстрее и гибче: теперь можно импортировать только нужные столбцы из CSV, Parquet, ArrowIPC, подключаться к Amazon S3, Azure Blob, Dropbox, Azure Files, Azure Tables, к реляционным БД (скорость выросла на порядок), а также к Databricks и Snowflake. Добавлена интеграция с ExternalEvaluate — например, pandas DataFrame из Python превращается в Tabular. Новая функция EntityAugmentColumns добавляет данные из встроенной базы знаний. Поддержаны приближённые числа (Around) и GeoPosition с проекциями. Подтянули внешний вид — например, цвета PieChart стали свежее.