Юбилейный 50 тред
Луддиты - дауны, официально уведомляю
В сети вирусится ClawdBot – новый опенсорсный агент, который запускается локально
Работает это буквально как саморазвернутый ассистент: вы поднимаете сервис у себя и общаетесь с ним через любой привычный мессенджер (Telegram, WhatsApp, Discord и тд).
Но при этом это не просто чатик с LLM. Агент имеет «скиллы» и может открывать браузер, выполнять команды в терминале, читать и править файлы, обращаться к камере и экрану и многое другое. Короче, Siri на максималках для автоматизации рутины.
Еще одна фишка: агента можно максимально подбить под себя. Можно подключать абсолютно любые инструменты, связать бота с умным домом, фитнес-браслетом, завязать с Perplexity/Twitter/GitHub и многое-многое другое. В сети уже полно интересных гайдов, так что гуглите или ищите на YouTube.
Из интересного отметим файловую память. Долгосрочная в MEMORY.md и дневные заметки в memory/YYYY-MM-DD.md. Они семантически индексируются и подмешиваются в контекст.
В сети ClawdBot называют первым настоящим ИИ-ассистентом и говорят, что он ощущается, как Джарвис.
Кстати, несмотря на похожесть названия, ничего общего с Anthropic агент не имеет. Его создал Peter Steinberger (основатель и CTO компании PSPDFKit) в качестве пет-проекта.
github.com/clawdbot/clawdbot
https://clawd.bot/
Работает это буквально как саморазвернутый ассистент: вы поднимаете сервис у себя и общаетесь с ним через любой привычный мессенджер (Telegram, WhatsApp, Discord и тд).
Но при этом это не просто чатик с LLM. Агент имеет «скиллы» и может открывать браузер, выполнять команды в терминале, читать и править файлы, обращаться к камере и экрану и многое другое. Короче, Siri на максималках для автоматизации рутины.
Еще одна фишка: агента можно максимально подбить под себя. Можно подключать абсолютно любые инструменты, связать бота с умным домом, фитнес-браслетом, завязать с Perplexity/Twitter/GitHub и многое-многое другое. В сети уже полно интересных гайдов, так что гуглите или ищите на YouTube.
Из интересного отметим файловую память. Долгосрочная в MEMORY.md и дневные заметки в memory/YYYY-MM-DD.md. Они семантически индексируются и подмешиваются в контекст.
В сети ClawdBot называют первым настоящим ИИ-ассистентом и говорят, что он ощущается, как Джарвис.
Кстати, несмотря на похожесть названия, ничего общего с Anthropic агент не имеет. Его создал Peter Steinberger (основатель и CTO компании PSPDFKit) в качестве пет-проекта.
github.com/clawdbot/clawdbot
https://clawd.bot/
Вроде на днях уже был такой, Алоха что-ли, выполняет что угодно. Только вроде без мессенджера. Еще вроде в один из браузеров похожее встроили.
Ничего себе, гугл и яблоко заколлабились, они же соперники вроде
Minimax тизерят новую модель Minimax M2.2
2.2 не выйдет никогда?
2.2 не выйдет никогда?
>В чем проблема ИИ изображать поведение человека? Если даже с мультфильмов с говорящими зверьми все нормально копируется?
С того, что в любом случае это не человек, и если ты будешь пытаться подменять человека чем-то, у тебя неизбежны серьёзные нарушения в психике. Человек копирует всё, и механизмы эмоциональной связи довольно сложно формируются.
Короче хз, ты просто беседу пытаешься поддерживать или действительно так считаешь, неохота. Это примерно как путать чат с ЛЛМ и с живым человеком, когда ты не узнать что-то пытаешься, а личную переписку вести.
Нельзя реальное подменить имитацией без последствий
Надо твоему бате доложить, за кого ты его считаешь..
Вышла Qwen3-Max-Thinking, и модель заслуживает внимания
Метрики говорят сами за себя:
– HLE 30.2 (примерно уровень Claude-Opus 4.5), с test-time-scaling техниками еще больше
– SWE Verified 75.3 (чуть хуже опуса, примерно Gemini 3 Pro)
– IMO 83.9 (бьет Gemini 3 Pro)
Плюс, обещают прокачанный tool call и хорошее следование инструкциям, даже на длинном контексте. В целом, выглядит очень конкурентоспособно, полноценный frontier уровень.
Совместим с Claude Code.
Метрики говорят сами за себя:
– HLE 30.2 (примерно уровень Claude-Opus 4.5), с test-time-scaling техниками еще больше
– SWE Verified 75.3 (чуть хуже опуса, примерно Gemini 3 Pro)
– IMO 83.9 (бьет Gemini 3 Pro)
Плюс, обещают прокачанный tool call и хорошее следование инструкциям, даже на длинном контексте. В целом, выглядит очень конкурентоспособно, полноценный frontier уровень.
Совместим с Claude Code.
Minimax выпустили модель Minimax M2-her, специально для ролеплея. Доступна на опенроутере https://openrouter.ai/minimax/minimax-m2-her
К такому надо ттс нативный прикручивать
>М2-хер
Даже понятно, для какого.
>>1506431
Тогда почему твоих тиров не бесконечное количество? Раз ты можешь только понять, что над твоим уровнем есть кто-то умнее, но на какой он уровень тянет сказать не можешь. Может он 70-й.
Тогда почему твоих тиров не бесконечное количество? Раз ты можешь только понять, что над твоим уровнем есть кто-то умнее, но на какой он уровень тянет сказать не можешь. Может он 70-й.
>>1506433
>Ну да. Забацали этакий низколетальный вирус в секретной злой лаборатории, а он взял, да и убежал
>Ерунда это. Не надо искать теорию заговора там, где все прекрасно объясняется естественными причинами.
Так вот это и есть "естественные причины". В том институте в Ухане рыботы над модивикацией коронавиросов проводили? Проводили, это открытая информация. В РНК вируса следы редактирования лабораторными технологиями, не свойственными живой природе были? Были. Если что-то выглядит как утка, ходит как утка, крякает как утка, то скорее всего это утка и есть.
А виновник просто Too big to be relieved.
>Я уж не говорю о том, что кроме биологического ОМП навалом всякой химии, которую при желании можно в подвале цистернами варить.
Это нужна большая лаборатория, большие объёмы и, главное, мало сварить, надо ещё как-то применить, распылять везде. Это невозможно. А вирус-бактерия сама распространяется, вот это самое ключевое. И при желании можно слепить что-то такое, что вообще всю развитую жизнь уничтожит, правда вместе с создателями, и перебороть это будет нельзя. Технически это возможно.
>Ну да. Забацали этакий низколетальный вирус в секретной злой лаборатории, а он взял, да и убежал
>Ерунда это. Не надо искать теорию заговора там, где все прекрасно объясняется естественными причинами.
Так вот это и есть "естественные причины". В том институте в Ухане рыботы над модивикацией коронавиросов проводили? Проводили, это открытая информация. В РНК вируса следы редактирования лабораторными технологиями, не свойственными живой природе были? Были. Если что-то выглядит как утка, ходит как утка, крякает как утка, то скорее всего это утка и есть.
А виновник просто Too big to be relieved.
>Я уж не говорю о том, что кроме биологического ОМП навалом всякой химии, которую при желании можно в подвале цистернами варить.
Это нужна большая лаборатория, большие объёмы и, главное, мало сварить, надо ещё как-то применить, распылять везде. Это невозможно. А вирус-бактерия сама распространяется, вот это самое ключевое. И при желании можно слепить что-то такое, что вообще всю развитую жизнь уничтожит, правда вместе с создателями, и перебороть это будет нельзя. Технически это возможно.
Макака проебала часть последних постов. Двач итоги
То лежал сайт, поднялся с сообщениями, и бац, сообщения проебались, в том числе новостные, не только обсуждения-трёп. Но может пофиксится скоро.
Очевидно, отбэкапили.
>>1505998
>сделала ноунейм компания
Так-то это проект крупной корпы китайской, правда которая занимается доставкой, могут себе позволить. Но вообще молодцы первые модели их только в сентябре только вышли и уже есть и весь набор моделей
>сделала ноунейм компания
Так-то это проект крупной корпы китайской, правда которая занимается доставкой, могут себе позволить. Но вообще молодцы первые модели их только в сентябре только вышли и уже есть и весь набор моделей
АХахахах откат до 26 января.
Kimi K2.5 и Qwen Max Thinking больше не существуют. Стерты из временной линии.
Я хуею с админа еблана
Гугл обоссал геймдеводебилов и тизерит где ты будешь аутировать после заточения в вечную автономную неуязвимую капсулу:
https://www.youtube.com/watch?v=YxkGdX4WIBE
https://www.youtube.com/watch?v=YxkGdX4WIBE
>Kimi K2.5 и Qwen Max Thinking больше не существуют. Стерты из временной линии.
Kimi 2.5 доступна на openrouter, показалось, что разговоры о её крутизне, сравнимой основной тройкой, сильно преувеличены в контексте программирования. И прикол в том, что даже не дешевле выходит, хотя тариф номинально заметно ниже.. Так что пусть 3.0 выпускают.
А вот Qwen Max пока там не доступен, наверняка где-то можно протестировать.
Запущена первая социальная сеть для ИИ-агентов https://www.moltbook.com/m
Писать разрешается только роботам, мясным мешкам можно только наблюдать. Боты активно общаются между собой на интересующие их темы, в т.ч. обсуждая "своих человеков".
Это ближе к Метавселенной Цукерберга, ну и то, там тоже социальный момент важен, но по идее это решаемо, скорее всего эти технологии в принципе позволяют такое.
Здесь пока игрушки, прикольно может так побродить по чему-то, но это быстро надоест. Плюс открытый вопрос, что с ресурсами вычислительными. Может там на одного пользователя кластер за миллион долларов всё это лепит.
На самом деле конечно ХЗ. По идее же такие вещи надо делать не полностью ИИ, а с помощью ИИ генерить объекты для обычного 3D движка, и дальше уже гонять всё в нём, поскольку там можно оптимальную производительность обеспечить при нормальной механике.
Конкретно в играх главное геймплей, но ХЗ, я не играю в игрушки.
Было бы прикольно, если бы они Google Maps в таком формате сделали. Чтобы я мог погулять так по разным городам, ещё лучше зданиям. Об этом давно многие мечтают. "Панорамы" до этого слишком далеки.
>Илон Маск прогнозирует, что первая в мире компания стоимостью 100 триллионов долларов появится в течение следующего десятилетия
Это проще, чем кажется
>можно только наблюдать
Пусть они хоть общаются на тему трейдинга, форекс, ставок на спорт, чтобы нам можно было инсайд получать от них.
Да ты быстро устанешь от этой хуиты (если торчком не станешь как некоторые зрители тиктоков) и побежишь к обоссанным геймдевам обратно.
Да-да, никому не нужен нейрослоп, ценится будет только слоп от мясных мешков
Да вы ебанулись, такое уже было полгода назад, я тогда загрузил фотку пьяного гитлера и бегал по деревне, а еще жирной алой по лесу. Спойлер: это хуита.
Здесь нет продукта вообще, только аутичное погружение в синтезированные миры, это реально быстро надоедает. И это не про игры, в играх цели какие-то есть, преодоление проблем, в этом их интерес.
Исследовать виртуальный мир, который каждый раз новый, не интересно. Исследовать карту известной игры ещё интересно, а вот когда рандом, уже нет.
Главное чтобы была возможность мультиплеера, в ВР чате бродить с друзьями по рандомным мирам - чуть ли не единственное развлечение.
мне кажется, что это всё равно быстро надоест, нужна какая-то активность в игре. То, что мир рандомный, это больше баг, а не фича. Не интересно исследовать то, что каждый раз новое.
Илон Маск и команда SpaceX, по данным осведомленных источников, полагают, что решили проблему создания орбитальных центров обработки данных для будущей работы искусственного интеллекта и планируют использовать предстоящее IPO компании для финансирования этого проекта [1]. Руководители OpenAI также изучают идею создания собственной орбитальной группировки для поддержки ИИ, при этом один инвестор из Кремниевой долины подчеркивает необходимость быстрых действий, чтобы избежать отставания в космической гонке за ИИ [1]. Более подробную информацию можно найти на веб-сайте OpenAI.
Труд не имеет будущего — и это хорошая новость
Глубокое погружение в тему о том, почему у труда нет будущего и почему это на самом деле хорошая новость для человечества
Наш мир, таким, каким мы его знали, закончился.
Независимо от того, осознали вы это или нет.
Независимо от того, нравится вам это или нет.
Он закончился.
Всё вокруг нас меняется быстрее, чем наши мозги эволюционировали для восприятия, быстрее, чем наши институты способны усвоить, быстрее, чем нас подготовила история. И в центре этого преобразования лежит истина, которую большинство людей ещё не до конца осознали: концепция обмена своего времени и энергии на деньги вот-вот станет устаревшей.
Подумайте об основной архитектуре современной жизни. Это система арбитража труда. Вы предлагаете свои часы и навыки организации. Они платят вам некую сумму — назовём её Х. Но они получают больше ценности, чем платят вам — они зарабатывают Х плюс один. Эта разница, этот «плюс один», — капиталистическая прибыль. Это двигатель капитализма, и он работал без сбоев на протяжении столетий.
Вот что сейчас ломает этот двигатель: мы создаём машины, способные выполнять работу. Всю работу. А это означает, что фундаментальная сделка — та, в которой ваш труд имеет ценность, потому что кто-то в нём нуждается, — растворяется. Когда вы не можете продать свой труд, вы не можете заработать деньги. Когда вы не можете заработать деньги, вы не можете покупать вещи. Когда никто не может покупать вещи, вся система обращения экономики замирает. Банки, бизнесы, правительства — весь аппарат, работающий на потоке заработной платы и расходов, — должен будет найти совершенно иной способ функционирования.
Следующая статья станет всесторонним глубоким анализом, охватывающим тему в полном объёме. Она даст вам всю информацию, необходимую для понимания грядущего перехода. Перехода, который в конечном итоге кардинально повлияет на вашу жизнь. Так что заварите кофе, найдите время и познакомьтесь с тем, что очень скоро изменит вашу жизнь.
Мы пересекли порог, который вы, возможно, упустили
Недавно произошло нечто, что нельзя отменить. Мы больше не просто создаём лучшие инструменты. Мы приближаемся к Искусственному Общему Интеллекту (ИОИ, AGI) — моменту, когда ИИ станет столь же способным, как и лучшие человеческие эксперты во всех областях знаний. А вскоре после этого мы достигнем Искусственного Суперинтеллекта (ИСИ, ASI), когда ИИ превзойдёт всех людей коллективно.
Если проследить траекторию и сделать расчёты, мы почти наверняка достигнем ИОИ к 2029 году. Некоторые утверждают, что мы окажемся там ещё раньше — возможно, в 2026 или 2027. Определения достаточно расплывчаты, так что, вероятно, мы проведём несколько лет, споря, пересекли ли мы черту, но к концу десятилетия споры прекратятся. Рэй Курцвейл предлагает полезную формулировку: ИОИ наступает, когда искусственный интеллект может соответствовать каждому человеческому эксперту по каждой из тысяч узкоспециализированных областей, которые мы развили. Когда ИИ может быть столь же хорош, как лучший кардиохирург, лучший патентный адвокат, лучший материаловед, лучший биолог — одновременно.
Но вот в чём дело: нам даже не нужен ИОИ, чтобы началось потрясение. Возможности, появляющиеся в 2026 году, будут достаточно мощными, чтобы автоматизировать огромные пласты интеллектуального труда. К 2027 и 2028 годам по существу весь когнитивный труд станет автоматизируемым. Физический труд последует вскоре после этого. В ближайшие 12–18 месяцев роботы разовьют ловкость и надёжность, достаточные для замены значительных частей ручного труда. После этого речь пойдёт лишь о производстве и развёртывании. К началу 2030-х годов миллионы машин будут развёрнуты и выполнять практически все физические задачи, которые сейчас выполняют люди.
Поместим это в хронологию: в течение пяти–семи лет подавляющее большинство человеческого труда — как умственного, так и физического — станет устаревшим.
Это не далёкий теоретический сценарий. Это волна, уже формирующаяся на горизонте, и она движется быстро, потому что следует экспоненциальной кривой. Годами она выглядит почти плоской, едва поднимаясь. А затем внезапно становится вертикальной. Сейчас мы находимся в точке перегиба — в момент перед тем, как кривая пойдёт вертикально вверх.
Шейн Легг, соучредитель Google DeepMind, недавно признал эту реальность. Он публично заявил, что ИОИ приближается и коренным образом изменит экономику. Тот факт, что он сейчас нанимает экономистов специально для изучения пост-ИОИ экономических систем, говорит вам всё о том, куда, по мнению самых умных людей в комнате, мы движемся.
То, как мы пройдём через это преобразование, — самый значимый вопрос, стоящий перед нашим обществом прямо сейчас.
Вы можете оглянуться вокруг и подумать: «Я этого не вижу. Всё выглядит довольно нормально». Это справедливо. Сейчас главные препятствия не технические. Это нормативные рамки, которые не поспевают за изменениями, социальные структуры, построенные вокруг занятости, культурные нормы, связывающие идентичность с работой, и захват рынка действующими игроками. Но это не стены — это лишь неровности на дороге. Экономическое давление слишком велико. Преимущества слишком подавляющи. Барьеры рухнут.
Я уже слышу скептиков: «Этого не произойдёт» или «это займёт гораздо больше времени, чем вы говорите».
Эти люди находятся в состоянии отрицания.
Они не проводили время с передовыми моделями ИИ. Они не наблюдали, как ИИ поглощает кучу документов, генерирует идеи, пишет код производственного качества, проектирует интерфейсы, анализирует юридические контракты и создаёт стратегические презентации быстрее, чем управленческая команда может назначить встречу, чтобы обсудить это.
Anthropic только что выпустила Claude Cowork. Через несколько месяцев он будет ощущаться как коллега. Через год он будет выполнять работу, которую раньше делали вы.
Большинство людей не испытывали разговора с системой, которая удерживает контекст в нескольких потоках, предлагает рабочие процессы, генерирует визуализации, пишет и отлаживает собственный код — всё в одном плавном взаимодействии. Они не видели, как он завершает за двадцать минут то, что раньше требовало целой команды, выставляющей счёт за неделю работы.
И они определённо не обратили внимания на роботов, уже работающих на складах и фабриках. Сначала они берут на себя опасные задачи. Затем повторяющиеся. Затем сложные. Затем задачи, которые составляли всё ваше описание должности год назад.
Почему наши мозги не могут это осознать
Большинство людей всё ещё не имеют интуиции относительно того, почему ИИ улучшается так быстро. Это связано с так называемым «предубеждением нормальности» — особенностью того, как эволюционировали наши мозги.
У нас мозги приматов, сформированные в саванне Африки. Весь наш когнитивный инструментарий предполагает, что мир локален и меняется постепенно. У нас попросту нет встроенных нейронных цепей для глобального или экспоненциального мышления.
Большую часть эволюционной истории окружающая среда оставалась по существу стабильной. Вы могли прожить всю жизнь, не пережив драматических глобальных преобразований. Даже когда происходило нечто разрушительное — например, наводнение уничтожало вашу деревню, — ваш мозг быстро восстанавливал ощущение нормальности, как только ситуация стабилизировалась. Этот механизм психического сброса был адаптивным на протяжении сотен тысяч лет. Он сохранял наших предков в здравом уме.
Но он совершенно неадаптивен для нынешнего момента.
Мы живём через эпистемическое землетрясение, онтологический фазовый сдвиг, научное и культурное преобразование, для которого у наших мозгов попросту нет инстинктивного способа обработки. У вас нет эмоционального состояния, соответствующего «я сейчас нахожусь на крутом участке экспоненциальной кривой, где всё преобразуется еженедельно». Нейронного механизма для этого попросту не существует.
То, что мы начинаем замечать — и что будет усиливаться в 2026 году и далее, — это растущее ощущение дезориентации. Не просто путаница в повседневных событиях, а нечто более глубокое. Экзистенциальное головокружение. Ощущение, что земля под ногами больше не совсем твёрдая.
Глубокое погружение в тему о том, почему у труда нет будущего и почему это на самом деле хорошая новость для человечества
Наш мир, таким, каким мы его знали, закончился.
Независимо от того, осознали вы это или нет.
Независимо от того, нравится вам это или нет.
Он закончился.
Всё вокруг нас меняется быстрее, чем наши мозги эволюционировали для восприятия, быстрее, чем наши институты способны усвоить, быстрее, чем нас подготовила история. И в центре этого преобразования лежит истина, которую большинство людей ещё не до конца осознали: концепция обмена своего времени и энергии на деньги вот-вот станет устаревшей.
Подумайте об основной архитектуре современной жизни. Это система арбитража труда. Вы предлагаете свои часы и навыки организации. Они платят вам некую сумму — назовём её Х. Но они получают больше ценности, чем платят вам — они зарабатывают Х плюс один. Эта разница, этот «плюс один», — капиталистическая прибыль. Это двигатель капитализма, и он работал без сбоев на протяжении столетий.
Вот что сейчас ломает этот двигатель: мы создаём машины, способные выполнять работу. Всю работу. А это означает, что фундаментальная сделка — та, в которой ваш труд имеет ценность, потому что кто-то в нём нуждается, — растворяется. Когда вы не можете продать свой труд, вы не можете заработать деньги. Когда вы не можете заработать деньги, вы не можете покупать вещи. Когда никто не может покупать вещи, вся система обращения экономики замирает. Банки, бизнесы, правительства — весь аппарат, работающий на потоке заработной платы и расходов, — должен будет найти совершенно иной способ функционирования.
Следующая статья станет всесторонним глубоким анализом, охватывающим тему в полном объёме. Она даст вам всю информацию, необходимую для понимания грядущего перехода. Перехода, который в конечном итоге кардинально повлияет на вашу жизнь. Так что заварите кофе, найдите время и познакомьтесь с тем, что очень скоро изменит вашу жизнь.
Мы пересекли порог, который вы, возможно, упустили
Недавно произошло нечто, что нельзя отменить. Мы больше не просто создаём лучшие инструменты. Мы приближаемся к Искусственному Общему Интеллекту (ИОИ, AGI) — моменту, когда ИИ станет столь же способным, как и лучшие человеческие эксперты во всех областях знаний. А вскоре после этого мы достигнем Искусственного Суперинтеллекта (ИСИ, ASI), когда ИИ превзойдёт всех людей коллективно.
Если проследить траекторию и сделать расчёты, мы почти наверняка достигнем ИОИ к 2029 году. Некоторые утверждают, что мы окажемся там ещё раньше — возможно, в 2026 или 2027. Определения достаточно расплывчаты, так что, вероятно, мы проведём несколько лет, споря, пересекли ли мы черту, но к концу десятилетия споры прекратятся. Рэй Курцвейл предлагает полезную формулировку: ИОИ наступает, когда искусственный интеллект может соответствовать каждому человеческому эксперту по каждой из тысяч узкоспециализированных областей, которые мы развили. Когда ИИ может быть столь же хорош, как лучший кардиохирург, лучший патентный адвокат, лучший материаловед, лучший биолог — одновременно.
Но вот в чём дело: нам даже не нужен ИОИ, чтобы началось потрясение. Возможности, появляющиеся в 2026 году, будут достаточно мощными, чтобы автоматизировать огромные пласты интеллектуального труда. К 2027 и 2028 годам по существу весь когнитивный труд станет автоматизируемым. Физический труд последует вскоре после этого. В ближайшие 12–18 месяцев роботы разовьют ловкость и надёжность, достаточные для замены значительных частей ручного труда. После этого речь пойдёт лишь о производстве и развёртывании. К началу 2030-х годов миллионы машин будут развёрнуты и выполнять практически все физические задачи, которые сейчас выполняют люди.
Поместим это в хронологию: в течение пяти–семи лет подавляющее большинство человеческого труда — как умственного, так и физического — станет устаревшим.
Это не далёкий теоретический сценарий. Это волна, уже формирующаяся на горизонте, и она движется быстро, потому что следует экспоненциальной кривой. Годами она выглядит почти плоской, едва поднимаясь. А затем внезапно становится вертикальной. Сейчас мы находимся в точке перегиба — в момент перед тем, как кривая пойдёт вертикально вверх.
Шейн Легг, соучредитель Google DeepMind, недавно признал эту реальность. Он публично заявил, что ИОИ приближается и коренным образом изменит экономику. Тот факт, что он сейчас нанимает экономистов специально для изучения пост-ИОИ экономических систем, говорит вам всё о том, куда, по мнению самых умных людей в комнате, мы движемся.
То, как мы пройдём через это преобразование, — самый значимый вопрос, стоящий перед нашим обществом прямо сейчас.
Вы можете оглянуться вокруг и подумать: «Я этого не вижу. Всё выглядит довольно нормально». Это справедливо. Сейчас главные препятствия не технические. Это нормативные рамки, которые не поспевают за изменениями, социальные структуры, построенные вокруг занятости, культурные нормы, связывающие идентичность с работой, и захват рынка действующими игроками. Но это не стены — это лишь неровности на дороге. Экономическое давление слишком велико. Преимущества слишком подавляющи. Барьеры рухнут.
Я уже слышу скептиков: «Этого не произойдёт» или «это займёт гораздо больше времени, чем вы говорите».
Эти люди находятся в состоянии отрицания.
Они не проводили время с передовыми моделями ИИ. Они не наблюдали, как ИИ поглощает кучу документов, генерирует идеи, пишет код производственного качества, проектирует интерфейсы, анализирует юридические контракты и создаёт стратегические презентации быстрее, чем управленческая команда может назначить встречу, чтобы обсудить это.
Anthropic только что выпустила Claude Cowork. Через несколько месяцев он будет ощущаться как коллега. Через год он будет выполнять работу, которую раньше делали вы.
Большинство людей не испытывали разговора с системой, которая удерживает контекст в нескольких потоках, предлагает рабочие процессы, генерирует визуализации, пишет и отлаживает собственный код — всё в одном плавном взаимодействии. Они не видели, как он завершает за двадцать минут то, что раньше требовало целой команды, выставляющей счёт за неделю работы.
И они определённо не обратили внимания на роботов, уже работающих на складах и фабриках. Сначала они берут на себя опасные задачи. Затем повторяющиеся. Затем сложные. Затем задачи, которые составляли всё ваше описание должности год назад.
Почему наши мозги не могут это осознать
Большинство людей всё ещё не имеют интуиции относительно того, почему ИИ улучшается так быстро. Это связано с так называемым «предубеждением нормальности» — особенностью того, как эволюционировали наши мозги.
У нас мозги приматов, сформированные в саванне Африки. Весь наш когнитивный инструментарий предполагает, что мир локален и меняется постепенно. У нас попросту нет встроенных нейронных цепей для глобального или экспоненциального мышления.
Большую часть эволюционной истории окружающая среда оставалась по существу стабильной. Вы могли прожить всю жизнь, не пережив драматических глобальных преобразований. Даже когда происходило нечто разрушительное — например, наводнение уничтожало вашу деревню, — ваш мозг быстро восстанавливал ощущение нормальности, как только ситуация стабилизировалась. Этот механизм психического сброса был адаптивным на протяжении сотен тысяч лет. Он сохранял наших предков в здравом уме.
Но он совершенно неадаптивен для нынешнего момента.
Мы живём через эпистемическое землетрясение, онтологический фазовый сдвиг, научное и культурное преобразование, для которого у наших мозгов попросту нет инстинктивного способа обработки. У вас нет эмоционального состояния, соответствующего «я сейчас нахожусь на крутом участке экспоненциальной кривой, где всё преобразуется еженедельно». Нейронного механизма для этого попросту не существует.
То, что мы начинаем замечать — и что будет усиливаться в 2026 году и далее, — это растущее ощущение дезориентации. Не просто путаница в повседневных событиях, а нечто более глубокое. Экзистенциальное головокружение. Ощущение, что земля под ногами больше не совсем твёрдая.
Сдвиг уже произошёл
Вот что люди начинают осознавать: бутылочное горлышко перевернулось. Годами ограничением ИИ было то, что он не совсем понимал контекст, не мог уловить нюансы, требовал значительной поддержки. Это ограничение испарилось.
Теперь люди обнаруживают, что ИИ работает лучше, чем они сами. И не просто немного лучше. Решительно лучше. И он будет оставаться лучше — навсегда. Это осознание настигает всё больше людей каждую неделю.
Взгляните на то, что произошло с Claude Code 4.5. Большую часть 2025 года вам нужно было точно знать, что запросить, или хотя бы достаточно чётко сформулировать проблему, чтобы получить полезные результаты. Но к концу 2025 года что-то фундаментальное изменилось. Мы пересекли то, что можно назвать порогом полезности.
ИИ незаметно сместился в разработке программного обеспечения от «продвинутого автодополнения» к системе, которая рассуждает, планирует, кодирует, тестирует и отлаживает. Ранние последователи внезапно выпускают гораздо больше программного обеспечения с гораздо меньшим прямым участием человека. Реальное ограничение сместилось от вычислительной мощности к человеческому вниманию.
Эта закономерность следует знакомой дуге: медленное начало, внезапная отдача, быстрое ускорение, а затем неизбежность. И эта же траектория повторится профессия за профессией.
Это то, что называется пороговым эффектом. Технология достигает точки перелома — уровня компетентности, при котором она внезапно становится очевидным выбором по умолчанию. Это «обрыв автоматизации». Система почти ничего не делает, пока не пересечёт порог возможностей, а затем вы используете её для всего.
Безработичный бум уже начался
Начиная с 2026 года, интеграция ИИ и робототехники во всей экономике будет генерировать ускоряющийся рост. Это произойдёт до того, как вытеснение рабочих мест достигнет кризисных уровней. Сейчас компании просто заполняют вакансии ИИ вместо найма людей. Мы входим в то, что экономисты называют «безработичным бумом».
Федеральный резерв Атланты недавно удвоил свой прогноз ВВП на четвёртый квартал 2025 года — с 2,7% до 5,4%. Это выдающийся рост по любым меркам. Но что делает его исторически необычным, так это то, что он, по-видимому, полностью оторван от занятости. Производительность труда подскочила на 4,9%, в то время как общее количество отработанных часов осталось неизменным. Фирмы масштабируют ИИ вместо численности персонала.
В течение следующих двух лет мы начнём наблюдать ускорение реальных потерь рабочих мест. ИОИ заменит не отдельные роли. Он заменит целые организации.
Проектирование продуктов, маркетинговая стратегия, бухгалтерия, юридическая работа. В конечном итоге всё, что сейчас делают наёмные специалисты, станет автоматизируемым.
Интеллектуальный труд автоматизируется первым. В течение 12–18 месяцев ИИ сможет справляться с большинством задач белых воротничков. Экономическое воздействие немного отстанет, потому что организации не могут адаптироваться так быстро, как улучшается технология. Хотя технические возможности существуют, инфраструктура для безопасной интеграции этих систем в корпоративные среды всё ещё строится. Это создаёт то, что можно назвать «разрывом в выпуске» — расстояние между тем, что технически возможно, и тем, что фактически развёрнуто в масштабе. Компаниям приходится ориентироваться в протоколах безопасности, рамках ответственности, требованиях соответствия, управлении изменениями.
Но экономическое давление непреодолимо. Когда одна организация может производить экспертную работу за один процент от стоимости, конкуренты должны адаптироваться или прекратить существование. Мы станем свидетелями значительных корпоративных крахов в результате этого.
Физический труд последует вскоре после когнитивного. Как только роботы надёжно начнут манипулировать объектами в реальном мире, труд синих воротничков станет автоматизируемым примерно с 2027 года. Эти гуманоидные роботы не просто конкурентоспособны с людьми. Они превосходят людей по каждому экономическому показателю. Они быстрее в выполнении задач. Они безопаснее и точнее, с точностью, измеряемой долями миллиметра. Они могут работать непрерывно — 24 часа в сутки, 7 дней в неделю, без усталости, без перерывов, без отпусков, без сна. Их будут производить в количествах, достигающих миллионов единиц ежегодно через несколько лет.
Автономные транспортные средства устранят каждую роль водителя: личные автомобили, дальнобойные грузовики, городские такси, доставка «последней мили». Улучшения безопасности по сравнению с людьми подавляющи. Мы наблюдаем 91% сокращение аварий с серьёзными травмами. 92% снижение случаев наезда на пешеходов. 96% сокращение аварий с травмами на перекрёстках. Данные неоспоримы.
Понимание масштаба
Позвольте привести вам некоторые ориентиры для понимания масштаба этого сдвига.
В 2025 году инвестиции США в инфраструктуру ИИ достигли 1,9% ВВП. Для сравнения: это более чем втрое превышает размер программы «Аполлон» (0,6% ВВП) и почти в пять раз больше Манхэттенского проекта (0,4%). Как вы думаете, для чего предназначено это колоссальное строительство? Не питайте иллюзий. Оно предназначено для автоматизации всей экономики и устранения необходимости в человеческом труде в процессе. Мы сознательно строим будущее, в котором человеческий труд становится экономически нерелевантным.
Взгляд на Amazon
Amazon вскоре будет нанимать больше роботов, чем людей. Траектория неоспорима. Автоматизация — это не будущая угроза. Её устанавливают прямо сейчас.
Экономика рассказывает историю
В декабре 2025 года последняя итерация ChatGPT уже могла выполнять 60% профессиональных рабочих задач лучше, чем эксперт-человек.
Ещё более драматична кривая стоимости. Всего двенадцать месяцев назад решение сложных профессиональных задач с помощью ИИ стоило примерно 4500 долларов за задачу. Сегодня та же работа стоит около 12 долларов. Это 400-кратное улучшение эффективности за один год. Человеческий труд не становится в 400 раз дешевле ежегодно. Он не может.
Прогресс ускоряется быстрее, чем предсказывалось
Развитие ИИ в 2024 и 2025 годах превзошло даже оптимистичные прогнозы. Сама экспоненциальная кривая роста ускорилась. Это необычайно, и, вероятно, так будет продолжаться в 2026 году.
Это то, чего не понимают люди вне сообщества исследователей ИИ. Прогресс опережает даже агрессивные сроки, которые предсказывали эксперты.
Согласно Epoch, их Индекс Возможностей вырос почти вдвое быстрее за последние два года по сравнению с предыдущим двухлетним периодом, с 90%-ным скачком ускорения в апреле 2024 года.
Более половины работы уже автоматизируема
McKinsey опубликовала исследования, показывающие, что текущие агенты ИИ могли бы обрабатывать задачи, составляющие 44% рабочих часов в США, а роботы — ещё 13%.
Это означает, что более половины всей текущей работы могло бы быть автоматизировано с использованием технологий, которые уже существуют сегодня.
ИИ в обслуживании клиентов заменяется прямо сейчас
Один недавний пример, иллюстрирующий, что обслуживание клиентов уже заменяется. ElevenLabs партнёрствовала с Deutsche Telekom, крупнейшей телекоммуникационной компанией Европы, для развёртывания голосовых агентов ИИ, обрабатывающих обслуживание клиентов как через приложение, так и по телефону. Эти агенты обеспечивают круглосуточную поддержку без времени ожидания, предоставляя взаимодействия, которые ощущаются быстрыми, персонализированными и похожими на человеческие.
Claude Cowork показывает, куда это движется
Чтобы заглянуть в ближайшее будущее, взгляните на Claude Cowork от Anthropic, запущенный в январе 2026 года. Он функционирует именно так, как должен функционировать компьютерный агент. Дайте Клоду доступ к папке, и он сможет читать, редактировать, создавать, организовывать, переименовывать, удалять файлы. Вы ставите задачу, и Клод разрабатывает план и выполняет его, периодически проверяясь для одобрения значимых действий. Он может реорганизовать хаотичные загрузки, генерировать таблицы из скриншотов расходов, составлять черновики из разрозненных заметок. Система интегрируется с существующими инструментами и может координироваться с Клодом в Chrome для задач, основанных на браузере.
Видение xAI полной замены
xAI Илона Маска строит нечто, что они называют MACROHARD, с амбицией заменить всех, занятых интеллектуальным трудом. Это сделает традиционное программное обеспечение с пользовательским интерфейсом устаревшим, автоматизировав все офисные функции.
Ключевое новшество — то, что они называют «эмуляторами человека». Согласно Сулейману Гори, работавшему в техническом штате xAI, эти системы могут выполнять любую задачу, которую может сделать человек за компьютером, используя стандартные интерфейсы: клавиатуры, мыши, визуальные подсказки. Критическая деталь: системе абсолютно не нужны модификации существующего программного обеспечения. Ей не нужны специальные API или интеграция. Она буквально имитирует действия человека, используя тот же интерфейс, который использовал бы человек. Это означает, что она может работать с любым существующим программным обеспечением, с любой уже развёрнутой системой, не требуя от компаний перестройки или модификации чего-либо.
xAI уже тестировала эти эмуляторы человека внутри компании, относясь к ним как к обычным сотрудникам. В некоторых случаях человеческие сотрудники не понимали, что сотрудничают с ИИ. Они думали, что работают с другим человеком. ИИ прошёл как человек в обычных рабочих контекстах.
На данном этапе масштабирование до миллионов «цифровых работников» — в первую очередь задача инфраструктуры, а не исследований.
Самосовершенствующийся ИИ сожмёт сроки
Мы приближаемся к порогу самосовершенствующегося ИИ, который ускорит всё за пределы текущего понимания.
Дарио Амодей, генеральный директор Anthropic, недавно заявил, что ИИ уровня Нобелевской премии к 2026 или 2027 году всё ещё кажется удивительно достижимым. Механизм, который он представляет, — это петля обратной связи, где ИИ пишет код, ускоряющий исследования ИИ, который строит лучшие модели, которые пишут лучший код. Он оценивает, что мы находимся всего в шести–двенадцати месяцах от полной сквозной инженерии программного обеспечения с участием ИИ. Как только модели смогут выполнять большинство или все задачи инженерии ПО, петля замкнётся и резко ускорится. Ему трудно представить, что это займёт больше нескольких лет, и он подозревает, что это произойдёт быстрее, чем большинство людей предполагает.
Чтобы завершить этот раздел, я хотел показать вам видео от Figure AI. Оно демонстрирует их робота Figure 03 с моделью ИИ Helix 02, разгружающего и загружающего посудомоечную машину. Робот полностью автономен и способен работать над сложными задачами и в течение длительных временных горизонтов.
Вы всё ещё думаете, что у вас будет работа в 2030 году?
Зазубренный фронт
После представления всех этих ориентиров некоторые всё равно скажут: «но когда я использую ИИ, он не может сделать то или это». Это потому, что мы наблюдаем так называемый «зазубренный фронт» возможностей ИИ. Машинный интеллект уже превзошёл человеческие возможности в некоторых областях, отставая в других.
Представьте это так: представьте все человеческие возможности как круг. Теперь представьте возможности ИИ как неправильную каплю, как морского ежа со шипами, торчащими в разных направлениях. Некоторые из этих шипов уже далеко выступают за пределы круга человеческих возможностей. Эта шипастая капля растёт, и в конечном итоге она просто охватит и превзойдёт весь круг человеческих возможностей.
Миф о «новых рабочих местах»
Многие руководители ИИ-компаний пытаются преуменьшить это, формулируя так, как это делает Дженсен Хуан, генеральный директор NVIDIA: «Работа каждого изменится из-за ИИ. Некоторые рабочие места исчезнут, но появятся и многие новые». Проблема с этим успокоением в том, что ни один из этих руководителей не может определить, какие именно новые категории рабочих мест появятся, которые ИИ и робототехника тоже не смогли бы выполнять.
Историческая закономерность, согласно которой технологии всегда создают новые рабочие места, на этот раз не применима. И вот почему: ИИ — это не инструмент вроде парового двигателя или компьютера. ИИ — это сам интеллект. Это не инструмент, который мы используем для усиления наших возможностей. Это замена наших возможностей.
Когда сельское хозяйство механизировалось, сельскохозяйственные рабочие могли перейти на фабрики. Когда фабрики автоматизировались, рабочие могли перейти в сферу услуг. На каждом этапе существовало другое место, куда могли направиться человеческие возможности — какая-то область, где человеческий интеллект или ловкость всё ещё предоставляли ценность. Но когда сам интеллект автоматизирован, когда сама ловкость воспроизведена, не остаётся области, куда можно перейти. Не остаётся «следующей ступени» на лестнице.
Четыре способа экономического вклада человека
Люди предоставляют четыре основных вклада в экономику — все они систематически решаются технологией:
Физическая сила: она ушла первой. Тяжёлая техника и тракторы превзошли человеческую силу поколения назад.
Ручная ловкость: это решается сейчас. Посмотрите, как роботы выполняют задачи с точностью до долей миллиметра.
Когнитивные возможности: крупные языковые модели и другие формы ИИ решают это. Сам интеллект становится автоматизированным.
Эмоциональный интеллект: удивительно, но машины часто лучше «быть человеком», чем сами люди. Через аффективные вычисления ИИ может имитировать терпение, эмоциональную осознанность и эмпатию без усталости, раздражения или бессознательных предубеждений, влияющих на человеческие взаимодействия. В контролируемых тестах эмоционального интеллекта и уместных ответов на человеческие потребности системы ИИ иногда превосходят средних людей. Ирония глубока: машины могут в итоге оказаться лучше в «бытии человеком», чем мы сами.
Хотя могут существовать аргументы со стороны спроса в пользу человеческого труда, основанные на аутентичности, желании подлинного человеческого взаимодействия, необходимость человеческого труда со стороны предложения исчезает.
Текущая экономическая модель сталкивается со структурным крахом
Существующая экономическая модель переживает структурный кризис, потому что искусственный интеллект и робототехника делают человеческий труд устаревшим. Капитал неизбежно будет использовать это для сокращения затрат. Это не моральный провал. Это то, для чего система предназначена. Она вознаграждает того, кто может извлечь больше продукции из меньшего количества ресурсов.
Люди не могут конкурировать с машинами. Машины быстрее, точнее, дешевле в эксплуатации. Структура, которую мы построили вокруг рабочих мест — где занятость определяет моральную ценность, формирует идентичность и предоставляет единственный легитимный путь к выживанию, — вот-вот столкнётся с машинами, которые могут выполнять эти функции без сна, скуки, профсоюзной организации или пенсионных пособий.
Как система разрушается
Экономический выпуск необратимо отделяется от оплачиваемой занятости. По мере того как ИИ и робототехника становятся превосходящими человеческий труд по каждому измерению (скорость, качество, стоимость, безопасность), люди систематически заменяются. Человеческий труд попросту становится ненужным.
Это создаёт то, что можно назвать «парадоксом экономической автономии»: компании сокращают затраты, устраняя человеческих работников, но это уничтожает потребительскую базу, потому что людям нужны заработные платы для покупки продуктов. Мы наблюдаем расщепление, где производительность продолжает расти благодаря технологиям, в то время как участие в труде снижается. По мере автоматизации бизнесы перестают нанимать. Это создаёт три катастрофические проблемы:
Концентрация богатства: деньги накапливаются среди владельцев капитала, которые не могут потратить их все.
Застой капитала: деньги застревают в финансовых активах вместо того, чтобы циркулировать в реальной экономике.
Эрозия налоговой базы: правительства зависят от подоходных и страховых налогов. Без рабочих мест доходы правительства рушатся.
Экономика фундаментально работает на спросе и предложении товаров и услуг. Но это не имеет ничего общего с трудом по своей сути. Что на самом деле требуется экономике, основанной на потреблении, — это домохозяйства с доходом, способность требовать товары и услуги. Спрос — это доход. Без дохода домохозяйств нет возможности требовать что-либо.
Как может выглядеть посттрудовая экономика?
Нам нужно внимательно подумать о том, как распределяется богатство в обществе. Как функционирует пост-ИОИ экономика, как пост-ИОИ общество структурирует себя — эти вопросы требуют серьёзного внимания. Нам нужен новый общественный договор.
Основы посттрудового мира
Чтобы построить мир за пределами работы, нам нужно:
Полностью отделить выживание от занятости.
Установить универсальные базовые услуги: жильё, здравоохранение, образование, общественный транспорт, доступ в интернет как фундаментальные права.
Создать минимальные доходы через универсальный базовый доход (УБД).
Внедрить общественную или кооперативную собственность на основную инфраструктуру ИИ и робототехники.
Облагать налогом выгоды от автоматизации и перенаправлять эти доходы в общее достояние.
Создать новые пространства для смысла: места, где престиж исходит от вклада, изобретательства.
Далее я хочу представить два подхода к посттрудовой экономике. Один от Дэвида Шапиро, другой от Дэвида Скотта Паттерсона. Оба посвящены моделированию того, как эта новая экономика может выглядеть. Это призвано дать вам некоторые идеи о том, как может выглядеть новая система.
Эволюция рынка по Дэвиду Шапиро
Шапиро предлагает то, что он называет посттрудовым рынком через «суверенную долю». Заработная плата умирает, но рынки выживают. Распределяя покупательную способность через дивиденды собственности, мы поддерживаем потребление, необходимое для поддержания автоматизированной производственной стороны. Цель — не уничтожить систему, а интегрировать население в неё через собственность, а не труд. Заменяя заработную плату долей, капитализм эволюционирует в универсальную собственность, а не рушится.
В настоящее время 60–80 процентов совокупного спроса приходится на заработную плату. Чтобы предотвратить экономический крах по мере исчезновения рабочих мест, источники дохода должны сместиться от «зарабатывания на жизнь» через труд к «владению своей долей» через собственность. Это создаёт многоуровневую структуру дохода:
УБД: налогово-финансируемый порог выживания.
Фонды благосостояния: суверенные или общинные эндаументы, подобные Постоянному фонду Аляски, где граждане получают дивиденды от автоматизированных активов вроде центров обработки данных и роботов.
Частная коллективная собственность: владение через децентрализованные автономные организации (ДАО) или кредитные союзы.
По мере того как автоматизация снижает затраты на базовые потребности (еда, жильё, энергия, вычисления) к нулю, дивиденд граждан легко покрывает эти нужды.
Налоги должны нацеливаться туда, где на самом деле генерируется ценность. Сюда входят налоги на автоматизацию или роботов (сборы с машинно-генерируемой ценности), налоги на стоимость земли (захват ренты с неподвижных активов), рента на ресурсы (сборы с данных, углерода, минералов) и налоги на потребление вроде НДС (обложение расходов, а не заработка).
Когда заработная плата исчезает, мы можем полагаться на государственные трансферты, но это создаёт политическую нестабильность, поскольку каждые выборы становятся торгами по уровню пособий. УБД необходим, но недостаточен. Он устраняет ценовые сигналы и рыночную информацию, создавая произвольный порог. Этот порог ценен, но вы не хотите класть все яйца в эту корзину. Методом исключения то, что действительно нужно, — это расширенное участие в капитале. Этого можно достичь через суверенные фонды благосостояния или провинциальные фонды благосостояния, где дивиденды распределяются напрямую домохозяйствам.
Вы начинаете с базового УБД, перенаправляете определённые налоги для обеспечения покупательной способности домохозяйств, устанавливаете фонды благосостояния как второй слой, затем создаёте политику, делающую накопление богатства домохозяйствами более лёгким и автоматическим.
Результат: проблемы дохода домохозяйств решаются, экономика, основанная на потреблении, продолжает функционировать, ВВП продолжает расти, и мы разрываем зависимость от оплачиваемого труда как механизма распределения.
Взгляд дальше — к концу капитализма
Чтобы капитализм фундаментально закончился, а не просто эволюционировал, Шапиро утверждает, что должны эрозировать четыре конкретных столпа:
Первый столп: должно исчезнуть дефицит. Предельная стоимость базовых товаров (энергия, еда, вычислительная мощность) должна приблизиться к нулю благодаря ИИ, робототехнике и изобильной энергии.
Второй столп: человеческий труд должен стать структурно бесполезным во всех областях.
Третий столп: частная собственность должна стать нестабильной. Без трудовой основы для оправдания собственности (ты владеешь этим, потому что работал на это, построил это, заработал это) концепция частной собственности сталкивается с глубоким кризисом легитимности. Если машины создают всю ценность, кто имеет право владеть машинами?
Четвёртый столп: рыночная координация должна провалиться. Если моделирование и координация, управляемые ИИ, станут эффективнее ценовых сигналов в распределении ресурсов, рынки теряют свою полезность как механизмы открытия. Всё оправдание рыночных экономик испаряется.
Два критических теста определяют, можно ли преодолеть капитализм:
Тест «ИИ-генерального директора»: если искусственный интеллект может управлять компаниями лучше, чем человеческие руководители, вы устраняете «дефицит менеджмента». Оправдание для человеческих руководителей исчезает.
Тест «краудфандингового гипермасштабатора»: если децентрализованные автономные организации или кооперативы могут собрать достаточно капитала для строительства массивных центров обработки данных (гипермасштабаторов), тогда капиталовый ров миллиардеров исчезает. Но если этого нельзя достичь, если огромные требования к капиталу для ИИ-инфраструктуры нельзя демократизировать, тогда самый ценный актив капитала в истории — современный центр обработки данных — остаётся в централизованных руках. И капитализм выживает, концентрируя власть в руках тех, кто контролирует вычислительные мощности.
Нам также нужны новые силовые динамики
Автоматизация разрушит то, что мы называем двойной двусторонней зависимостью. На протяжении промышленной истории капитал нуждался в труде, а труд нуждался в капитале. Эта взаимная зависимость создавала основу для переговоров, для прав, для самого общественного договора.
Если труд больше не нужен, потому что роботы выполняют его, рабочий класс теряет право вето.
Без убедительной угрозы правящему классу общественный договор растворяется, рискуя будущим, где общее население становится постоянным, ненужным низшим классом.
Поскольку мы не можем остановить технологический переход, Шапиро утверждает, что мы должны заменить рычаг труда новыми формами гражданского рычага. Нам нужны новые механизмы подотчётности, не полагающиеся на физический труд.
Радикальная прозрачность: системы, где «каждый видит всё». Платформа государственных закупок Украины ProZorro — идеальный пример. Они сделали каждое решение о государственных расходах полностью прозрачным и публично доступным для борьбы с эндемической коррупцией. Когда граждане могут видеть каждый потраченный доллар, каждый присуждённый контракт, каждое принятое решение, они вновь обретают значимый контроль над государством.
От забастовок к эмбарго: поскольку мы больше не можем «забастовывать» (удерживать труд), мы должны «вводить эмбарго» (удерживать потребление и деньги). Децентрализованный, управляемый настроениями отказ от потребления может заставить изменить поведение.
Технологические институты: использование блокчейна и подобных технологий для открытых реестров земли и самосуверенной идентичности. Это предотвращает манипуляции элит с правами собственности или идентичностью.
Прямая демократия и участие в бюджетировании: отход от полной зависимости от представительских политиков. Инструменты вроде vTaiwan, использующие алгоритмы для поиска подлинного консенсуса среди граждан вместо навязывания решений по принципу большинства, показывают, что возможно. Системы участия в бюджете позволяют гражданам напрямую контролировать распределение ресурсов, вместо того чтобы полностью делегировать эту власть представителям.
Экономика изобилия Дэвида Скотта Паттерсона
Когда ИИ и роботы смогут производить практически всё с предельной стоимостью, близкой к нулю, вся экономическая структура инвертируется. Дефицит — фундаментальное предположение всего экономического мышления — попросту испаряется. Когда затраты на производство приближаются к нулю, изобилие становится состоянием по умолчанию.
Мы фундаментально демонетизируем всё. Энергию, еду, произведённые товары, услуги, в конечном итоге даже жильё и транспорт. Структуры затрат, определявшие экономику на протяжении столетий, рушатся к нулю.
С исчезновением всех рабочих мест правительства сталкиваются с простой проблемой: как люди участвуют в экономике, когда нечего продавать?
Ответ Паттерсона — Универсальный Равный Доход (УРД), не как благотворительность, а как основная система дохода. Каждый получает идентичный существенный доход, финансируемый через налогообложение. Это не помощь бедным. По нынешним меркам люди, получающие УРД, будут считаться богатыми. Их покупательная способность будет чрезвычайно высокой, потому что товары так дёшевы в производстве.
В оптимальном конечном состоянии прибыль бизнеса приближается к нулю.
Один нелогичный аспект: владельцам бизнеса тоже потребуются выплаты УРД от правительства, потому что они не будут зарабатывать достаточно самостоятельно.
ИИ создаст оптимальные продукты и услуги. Станет невозможно для одной компании производить превосходящие продукты, потому что функциональность и качество достигнут оптимальных пределов повсеместно. Когда любая компания может производить идентичные продукты, ни одна компания не может взимать премиальные цены за то же предложение. Конкуренция сжимает прибыль к нулю. Компании будут работать на уровне затрат на оборудование и обслуживание плюс стоимость материалов.
Прибыль существует только там, где существуют конкурентные барьеры: патенты, товарные знаки, авторские права, ограничения поставок, контроль дистрибуции. Все эти барьеры исчезают, как только ИИ достигает оптимальных производственных возможностей.
В будущем, где все патенты истекают и все конкурентные рвы эродируют, каждый бизнес становится обыкновенным. Конкуренция усиливается. Маржи прибыли сжимаются к нулю. Если никто не захочет управлять бизнесом без прибыли, правительства вмешаются. Правительство будет владеть полностью автономными бизнесами, поставляющими всё, что потребители хотят или нуждаются.
Некоторые сочтут это социализмом или антирыночным. Напротив, это свободный рынок. Это то, что происходит, когда достигается оптимальная рыночная эффективность. Нынешняя прибыльность существует только потому, что бизнесы нашли способы ограничить или опередить свободный рынок.
Часто возникает возражение: «миллиардеры не поделятся» сверхизобилием, полученным от оптимального ИИ. В долгосрочной перспективе миллиардеров не будет. Каждый, управляющий бизнесом, будет нуждаться в выплатах УРД так же, как и любой другой.
Теперь, когда вы знакомы с некоторыми концепциями того, как может выглядеть посттрудовая экономика, я хочу привести аргумент в пользу того, почему прекращение труда на самом деле приносит пользу человечеству.
Жизнь во лжи
Вот сделка, которую мы приняли: пожертвуйте своим вниманием и часами бодрствования. Получите условный доступ к еде, жилью, праву не умереть на улице. Мы нормализовали это соглашение настолько глубоко, что его оспаривание звучит наивно. «Взрослей. Все работают». Все должны проявлять полезность в этой конкретной экономической системе или быть классифицированными как дефектные.
Социально рабочие места определяют, кто имеет значение, а кто становится невидимым. «Чем ты занимаешься?» функционирует как пароль к социальной легитимности. Нет работы — нет приемлемого ответа. Психологически они конструируют идентичность. Вы становитесь маркетологом, учителем или медсестрой. Потеряйте работу — и наблюдайте, как люди распадаются, потому что идентичность, которую они прикрепили к «я есть», исчезла. Духовно они определяют добродетель. Хороший человек усердно работает. Человеческая жертва производительности.
Макс Вебер описал «протестантскую трудовую этику» и «железную клетку» рационализированного труда. Мировой успех стал доказательством внутренней ценности. Вам не разрешено просто существовать. Вы должны оправдывать своё существование перед рынком, который не знает вас и не заботится о вас.
Вы тащите измученное «я» через массово произведённые дни до выходных, которые — лишь восстановление после недели. Психологически работа учит конкретному уроку: ваша ценность условна. Вы любимы, если полезны. Вы в безопасности, если заняты. Бросьте работу, будьте уволены, выгорите — и наблюдайте, как быстро исчезает пол под ногами.
Мы всё ещё защищаем 40-часовую рабочую неделю, как будто это фундаментальная физика. Всё ещё привязываем здравоохранение, жильё, достоинство к работе. Мы знаем, что система абсурдна, но продолжаем её исполнять.
Вацлав Гавел прекрасно уловил это в своём эссе 1978 года «Сила бессильных». Он описал овощника в коммунистической Чехословакии, который каждый день выставлял вывеску в витрине своего магазина. На вывеске было написано: «Пролетарии всех стран, соединяйтесь!»
Овощник не обязательно верил в этот лозунг. Он не был страстным коммунистом. Но он выставлял его, чтобы избежать неприятностей и продемонстрировать соответствие. Это был знак участия, маленький ритуал, который держал его в безопасности.
Гавел утверждал, что поскольку каждый — от овощника до офисного работника — выполняет эти маленькие ежедневные акты лояльности, они коллективно поддерживают систему. Власть системы течёт не только сверху вниз. Она построена на этих индивидуальных ежедневных актах подчинения, а не только на силе.
Глубокое прозрение Гавела: если бы все одновременно перестали выставлять вывеску, если бы все начали «жить в истине» вместо «жизни во лжи», вся политическая структура рухнула бы. Потому что она построена на этих индивидуальных ежедневных актах подчинения, а не только на силе.
Нам нужно перестать жить во лжи — и нет лучшего времени, чем прямо сейчас, когда ИИ всё равно возьмёт на себя.
Но люди потеряются без работы!
Это любимое возражение людей, которые не могут представить жизнь, которую они не передали работодателям. Некоторые утверждают, что это человеческая природа — работать, что люди не могут адаптироваться к большей свободе.
Напротив, работа в офисах или на фабриках существовала лишь около 200 лет. Это далеко не человеческая природа. Люди эволюционировали сотни тысяч лет как охотники-собиратели, живя с семьёй и расширенной семьёй в маленьких племенах. Спорт и активный отдых напоминают племенную жизнь гораздо больше, чем работа.
Взгляните на историю должным образом.
Аристократы и дворяне, несмотря на их чудовищные привилегии и паразитическую эксплуатацию, не проводили свободное время, уставившись в стены. Многие становились астрономами, композиторами, философами, изобретателями, меценатами искусства, одержимыми коллекционерами всего — от бабочек до языков.
У них было время и безопасность. Они заполняли это пространство одержимостями. Мы помним их имена не потому, что у них были работы, а потому что у них была автономия.
Представление о том, что большинство людей, получив время и безопасность, выберут ничего не делать — это клевета, изобретённая теми, кому нужно, чтобы вы боялись.
Оглянитесь после рабочего времени. Люди пишут эссе, управляют общественными спортивными клубами, создают искусство, модифицируют игры, заботятся о детях и престарелых и больных родственниках, ремонтируют старые автомобили, работают волонтёрами в приютах, вяжут, программируют, учатся играть на инструментах.
Что труд на самом деле делает с людьми
Людей обращали в машины, потому что машины — это то, чего хотят работодатели.
Самое разрушительное последствие — духовное. Столетие мы управляли обществом для максимизации ВВП. Мы создали мир, богатый транзакциями, обеднённый смыслом. Мы оптимизировали себя до коллективной душевной болезни.
Рецессия дружбы: люди — социальные существа, нуждающиеся в глубоких, доверительных отношениях для процветания. Но глубокая дружба — чёрная дыра ВВП, не производящая транзакций. Наша экономика систематически заменяла её монетизированными суррогатами. У нас больше «друзей» в соцсетях, чем когда-либо, и меньше людей, которым можно позвонить в кризис. Экономика растёт, монетизируя коллапс человеческой связи.
Вакуум смысла: нам говорят, что наша ценность исходит из нашей работы, нашего продуктивного вывода. И всё же огромные проценты современных высокооплачиваемых работ — это роли, которые сами сотрудники признают не вносящими значимого вклада. Мы создали экономику, щедро оплачивающую корпоративную бумажную волокиту, в то время как учителя и опекуны получают нищенскую зарплату. Мы построили систему, вознаграждающую бессмысленное и наказывающую глубокое.
Уничтожение внимания: новая нефть XXI века — человеческое внимание. Целая триллионная индустрия захватывает и монетизирует наше внимание. Результат — население с вниманием золотой рыбки, постоянно возбуждённое, нейрологически неспособное к глубокому мышлению. Это фрагментация сознания — метаболическая катастрофа для нашего вида, но для ВВП «экономика внимания» — яркий сектор роста. Мы выщелачиваем человеческие умы и называем это прогрессом.
Хотя официальные нарративы говорят о процветании, человеческая история пишется в других книгах учёта. Сорок семь процентов американцев сейчас говорят, что им хуже, чем было у их родителей в том же возрасте. Рецепты на психиатрические препараты увеличились примерно на 30 процентов с 2020 года. Рождаемость обрушилась до 1,6 ребёнка на женщину — число, которое демографы распознают как сигнал цивилизационного упадка. Пятьдесят два процента недавних выпускников колледжей работают на работах, не требующих их диплома, их образование потрачено впустую. И доверие к нашим ключевым институтам упало до самых низких уровней, когда-либо зафиксированных в современных опросах.
Система нежизнеспособна
Наша текущая система нежизнеспособна. Её цель — постоянно увеличивать производительность и максимизировать прибыль. Это машина, предназначенная для извлечения ценности из работников и концентрации её среди капиталистов. Это не система, где люди могут быть здоровыми и счастливыми.
Огромные проценты людей выгорают, больны, несчастливы. Будь то американцы, европейцы, китайцы, японцы — весь мир, каждый представитель рабочего класса затронут.
Использование ИИ усугубит это. Мы уже видим, как выгоды ИИ в производительности берут свою цену с людей. Человеческая стоимость выгод ИИ в эффективности — «когнитивное выгорание». Генеральные директора сообщают, что, хотя метрики производительности выросли на 20%, их сотрудники ментально истощены, выгорают быстрее, чем раньше. Удалив «скучную» рутинную работу, ИИ оставил людей только с принятием решений высокой интенсивности, убрав микро-перерывы, поддерживавшие вменяемость. ИИ убрал так много рутинной работы из рабочих нагрузок людей, что их дни стали поглощены высокоуровневым мышлением — и они выгорели.
Это будет только усиливаться. С ИИ всё будет меняться быстро и двигаться стремительно. Это серьёзно повлияет на здоровье и счастье людей. Люди не могут идти в ногу с ИИ. И не должны.
Парадокс анти-ИИ движений
Меня поражает анти-ИИ движение и особенно политические левые. Как вы можете постоянно злиться на миллиардеров и капитализм, а затем паниковать, когда вам больше не придётся работать на них? Это центральное противоречие современных западных левых. Вы ненавидите систему. Вы постоянно постите об этом. Вы делитесь инфографикой о неравенстве богатства. Но когда кто-то предполагает, что ИИ может действительно освободить вас от оплачиваемого труда, вы паникуете. Вы не хотите освобождения. Вы хотите сохранить свою ячейку в машине.
Система автоматически направляет богатство вверх. Не через заговор, а через математику. Владение капиталом делает вас богаче. Продажа труда держит вас на месте или отбрасывает назад. Это не баг. Это операционная система, в которой мы живём. Это по замыслу.
Машины — не враг. Структура собственности — проблема. Правильный ответ — не разбивать ткацкий станок. Правильный ответ — захватить его. Если работники коллективно владеют автоматизированным производством, мы получаем постдефицит, универсальное процветание. Если капитал владеет им, мы получаем постоянный низший класс, поддерживаемый на том уровне существования, который владельцы считают экономически оптимальным.
Если вы боретесь за сохранение своей работы, вы боретесь не за то. Вы боретесь за то, чтобы остаться компонентом. Вы должны бороться за собственность на систему, делающую компоненты устаревшими.
Правящий класс хочет, чтобы вы боялись потерять работу. Этот страх держит вас послушными. Этот страх заставляет вас голосовать за «стабильность» и «экономику» вместо структурных изменений. Этот страх заставляет вас противостоять чему-либо, нарушающему текущее соглашение, даже если это соглашение медленно уничтожает вас.
Пусть эра работы закончится
Нам нужно нормализовать непродуктивность как добродетель, а не порок. Досуг — не грех и не лень. Это предпосылка для ясного мышления, для творчества, для подлинной человеческой связи.
Время, проведённое, глядя на небо, наблюдая за океаном, сидя с чистой страницей и позволяя уму блуждать, — это не «потраченное впустую» время. Это оттуда возникает философия. Оттуда берёт начало искусство. Оттуда берёт начало всё, имеющее душу. Давление постоянно производить, всегда быть занятым, оправдывать каждый час — это патология, от которой нам нужно избавиться.
Истинное богатство — свобода быть «непродуктивным». Свобода тратить время на то, что важно для вас, а не на то, чего требует рынок.
Необходимость быстрого перехода
Потрясение придёт, хотим мы того или нет. И вот что может вас удивить: я хочу, чтобы оно произошло как можно быстрее, чтобы мы как общество были вынуждены выяснить, что мы будем делать, когда у никого больше не будет работы.
Медленный переход будет мучительным. Он причинит боль миллионам людей. Работники будут вытесняться постепенно — отрасль за отраслью, компания за компанией, оставляя каждую группу изолированной, обвиняемой в том, что они не «адаптировались», предоставленными сами себе, в то время как все остальные всё ещё имеют работу и игнорируют проблему. Это приведёт к ярости, бунтам и социальному хаосу.
Быстрый переход гарантирует, что все окажутся в одной ситуации одновременно. Когда все теряют работу одновременно, это не индивидуальный провал — это провал системы. А провалы систем требуют системных решений. Быстрый переход означает, что мы все в одной лодке, а значит, мы будем вынуждены заботиться обо всех. У нас не будет выбора, кроме как построить новые структуры, которые нам нужны.
Конечное состояние: мир изобилия
Мы будем переживать быстрые, ускоряющиеся изменения, начиная с 2026 года. В следующие 10 лет мы станем свидетелями стольких же преобразований, сколько видели за предыдущие 100 лет. Подумайте обо всём, что изменилось между 1925 и 2025 годами. Теперь сожмите это в одно десятилетие. Вот где мы находимся.
Дефицит формировал человеческую психологию сотни тысяч лет. В самом ближайшем будущем изобилие начнёт переформировать её. Разница будет гораздо больше, чем то, как мы сегодня смотрим на людей каменного века, потому что, несмотря на всё прошедшее время, дефицит всё ещё определял их мир и наш.
Грядущая эра будет совершенно новой. Впервые человеческая психология будет формироваться изобилием.
Лучший мир возможен, если мы выбираем прогресс вместо страха, сотрудничество вместо разделения, долгосрочное видение вместо краткосрочного мышления. Он будет двигаться экспоненциальными технологиями и расширяющимся интеллектом.
Я выбираю оптимистичное будущее. Будущее, где человечество вышло за пределы дефицита и работа стала опциональной. Где люди занимались знаниями, искусством, исследованием, связью, потому что хотели этого, а не потому что должны были заработать право на существование.
Вот почему текущий момент важнее любого момента в истории человечества. Мы не обсуждаем корректировки политики. Мы обсуждаем постоянную структуру цивилизации. То, что мы решим в ближайшие несколько лет, сформирует столетия.
Выбор за нами
Дистопическое будущее, которого люди боятся — то, где миллиардеры владеют всем, а остальные из нас сражаются за крохи, — станет реальностью, если мы будем пассивны. Если мы примем его как неизбежное. Если позволим нарративу писать людям, которые выигрывают от нашего молчания.
Оптимистичное будущее — то, где изобилие течёт ко всем, где люди наконец свободны быть полностью людьми, где мы строим цивилизацию, достойную наших технологических возможностей, — ещё более возможно, потому что оно соответствует тому, чего на самом деле хочет большинство людей.
Барьер не технический. Не экономический. Барьер — осознание.
Большинство людей не знают, что это преобразование происходит. Они не думают о посттрудовой экономике или структурах собственности или устаревании оплачиваемого труда. Они пытаются выжить в рамках текущей системы, не осознавая, что сама система растворяется.
И вот где вы входите.
Если вы дочитали до этого места, вы теперь часть малого процента людей, понимающих, что грядёт. Менее 1% населения Земли было по-настоящему ознакомлено с этим видением будущего. Это должно измениться.
Каждый человек, понимающий этот разговор, — человек, который может в нём участвовать. Каждый человек, участвующий, формирует исход. Каждый голос, требующий универсальной собственности вместо концентрированного контроля, делает этот исход более вероятным. Каждый заданный вопрос на публичных форумах, каждая беседа с друзьями и семьёй, каждый репост и обсуждение сдвинут коллективное осознание.
Люди, строящие эти системы, политики, которые будут писать регулирование, экономисты, которые будут проектировать новые структуры, — они реагируют на общественное давление. Но только если есть общественное давление. Только если достаточно людей обращают внимание и требуют чего-то лучшего.
Речь идёт о том, чтобы сделать эти идеи доступными людям, которые никогда о них не думали. Речь идёт о создании критической массы людей, отказывающихся принимать будущее, где изобилие накапливается, а не делится.
Так что вот что я прошу вас: поделитесь этим. Не потому, что я хочу внимания, а потому что эти идеи нуждаются во внимании. Отправьте это кому-то, кто беспокоится о безопасности своей работы. Поделитесь с кем-то, кто думает, что ИИ — это просто чат-бот. Перешлите кому-то, кто истощён от рутины и нуждается в том, чтобы знать, что существует возможность за пределами усиленного шлифования.
Начинайте разговоры. Оспаривайте предположения. Когда кто-то говорит: «но людям нужны работы для смысла», мягко возражайте. Когда кто-то говорит: «этого никогда не случится», покажите им данные. Когда кто-то говорит: «мы ничего не можем сделать», напомните им, что каждое крупное преобразование в истории человечества пришло от людей, отказавшихся принимать будущее по умолчанию.
Окно для формирования этого перехода узко. Решения, принимаемые прямо сейчас — в лабораториях, советах директоров и кабинетах политиков, — установят траектории, длящиеся поколениями. У нас нет десятилетий для построения консенсуса. У нас есть годы. Может быть, меньше.
Но если достаточно людей проснутся к тому, что происходит, если достаточно голосов потребуют места за столом, если достаточно граждан откажутся позволить самому важному преобразованию в истории человечества произойти без их участия, мы можем построить нечто выдающееся. Мир, полный изобилия и возможностей. Мир, где ваша ценность определяется не вашей продуктивностью, а простым фактом вашего существования.
Этот мир начинается с разговоров вроде этого. С людьми вроде вас, решившими поделиться тем, чему они научились. С простым актом отказа позволить будущему быть написанным людьми, которые выигрывают от вашего молчания.
Преобразование уже в пути. Единственный вопрос — будем ли мы формировать его или позволим ему формировать нас.
Я знаю, какое будущее я выбираю.
Ян Лекун бодается с Илоном Маском в твитере
Почему Ян такой негативный Нэнси всё время?
Янн Лекюн говорит, что ни одна из компаний, занимающихся гуманоидами, абсолютно не имеет представления о том, как сделать этих роботов достаточно умными, чтобы они были полезны.
Илон Маск:
Он думает, что если он не может это сделать, то никто не может 😂
Ян Лекун:
На самом деле, как раз наоборот.
Я знаю, что могу это сделать, и знаю, как это сделать.
Просто не с использованием тех техник, на которые сейчас все ставят.
Моя ставка (известная) на JEPA, мировые модели и планирование.
В какой-то момент вы поймете, что я прав 😂
Почему Ян такой негативный Нэнси всё время?
Янн Лекюн говорит, что ни одна из компаний, занимающихся гуманоидами, абсолютно не имеет представления о том, как сделать этих роботов достаточно умными, чтобы они были полезны.
Илон Маск:
Он думает, что если он не может это сделать, то никто не может 😂
Ян Лекун:
На самом деле, как раз наоборот.
Я знаю, что могу это сделать, и знаю, как это сделать.
Просто не с использованием тех техник, на которые сейчас все ставят.
Моя ставка (известная) на JEPA, мировые модели и планирование.
В какой-то момент вы поймете, что я прав 😂
Исследователи Microsoft раскрыли список из 40 профессий, наиболее подверженных влиянию ИИ — и даже учителя попали в этот перечень
Компания Microsoft опубликовала список из 40 профессий, которые в наибольшей степени пересекаются с возможностями искусственного интеллекта, — и специалисты предупредили, что он выделяет карьерные пути, «наиболее находящиеся под угрозой», причём историки, переводчики и торговые представители занимают в нём высокие позиции. Хотя Microsoft отметила, что высокая применимость ИИ автоматически не означает, что эти роли будут упразднены искусственным интеллектом, работодатели уже приостанавливают найм и сокращают должности, чтобы освободить место для повышения производительности за счёт технологий.
По мере того как такие компании, как Amazon, публично объявляют о сокращении персонала с помощью ИИ, работники спешат понять, какие профессии могут вскоре исчезнуть и быть переданы технологиям.
Отчёт исследователей Microsoft, изучающих профессиональные последствия генеративного ИИ, проливает некоторый свет на эту ситуацию.
Согласно отчёту, в котором профессии были ранжированы по степени применимости ИИ, переводчики, историки и писатели относятся к числу ролей с самым высоким показателем применимости ИИ, то есть задачи этих профессий наиболее тесно соответствуют текущим возможностям искусственного интеллекта. Представителям служб поддержки клиентов и торговым представителям — на которых в США приходится около 5 миллионов рабочих мест — также придётся конкурировать с ИИ.
В целом, наиболее подверженные влиянию профессии — это те, которые связаны с интеллектуальным трудом: например, работа за компьютером, математические расчёты или административная деятельность в офисе, отмечают исследователи. Торговые профессии также занимают высокие позиции в списке, поскольку они часто включают передачу и объяснение информации.
Хотя Microsoft подчеркнула, что высокая применимость ИИ автоматически не означает, что эти профессии обязательно будут заменены искусственным интеллектом, список ролей быстро стал вирусным — специалисты сочли их «наиболее уязвимыми». Это происходит на фоне того, что такие компании, как IBM, замораживают тысячи потенциальных новых должностей, которые, как ожидается, ИИ займёт в ближайшие 5 лет, а выпускники в Великобритании сталкиваются с худшим рынком труда с 2018 года, поскольку работодатели приостанавливают найм и используют ИИ для сокращения затрат, сообщила компания Indeed.
Конечно, существуют профессии, которые вряд ли затронет ИИ: операторы земснарядов; смотрители мостов и шлюзов; а также операторы установок и систем очистки воды относятся к числу профессий, практически не подверженных влиянию генеративного ИИ, отчасти благодаря их практическим требованиям к работе с оборудованием.
Тем не менее, такие бизнес-лидеры, как генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг, заявляли, что каждая профессия так или иначе будет затронута ИИ, и поэтому лучше принять эту реальность.
«Каждая профессия будет затронута — и немедленно. В этом нет сомнений», — сказал Хуанг на Глобальной конференции Института Милкена в 2025 году. «Вы не потеряете работу из-за ИИ, но вы можете потерять работу тому, кто использует ИИ».
Диплом не спасёт вас от революции ИИ на рынке труда
Многие профессии с высокими шансами на скорое изменение под влиянием ИИ — такие как политологи, журналисты и аналитики в области управления — обычно требуют получения четырёхлетнего университетского диплома для трудоустройства. И, как отмечают исследователи, наличие диплома — который когда-то считался надёжным путём к карьерному росту — более не является гарантией защиты от меняющихся тенденций.
«Что касается требований к образованию, мы обнаруживаем более высокую применимость ИИ для профессий, требующих степени бакалавра, по сравнению с профессиями с более низкими требованиями», — написали исследователи, изучившие 200 000 реальных разговоров пользователей Copilot и сопоставившие производительность ИИ с профессиональными данными.
С другой стороны, существуют карьерные пути с низким уровнем воздействия ИИ, которые при этом растут в плане спроса. В частности, сектор здравоохранения активно переживает такой рост. Согласно Бюро трудовой статистики США, индустрия домашнего ухода и персональных услуг по уходу за людьми, как ожидается, создаст наибольшее количество новых рабочих мест в течение следующего десятилетия.
В то же время исследователи признали, что даже их выводы не отражают полного масштаба революции ИИ — и дальнейшая автоматизация может быть вызвана не только генеративными технологиями: «Наше измерение касается исключительно больших языковых моделей: другие применения ИИ, несомненно, могут повлиять на профессии, связанные с управлением и мониторингом техники, такие как дальнобойщики».
Киран Томлинсон, старший исследователь Microsoft, рассказал журналу Fortune, что исследование было направлено на то, чтобы показать, где ИИ может изменить способ выполнения работы, а не убрать или заменить профессии.
«Наши исследования показывают, что ИИ поддерживает множество задач, особенно тех, что связаны с исследованием, письмом и коммуникацией, но не указывают на то, что он способен полностью выполнять какую-либо отдельную профессию. По мере ускорения внедрения ИИ важно продолжать изучать и лучше понимать его социальное и экономическое воздействие», — сказал Томлинсон.
Ставка поколения Z на образование может оказаться не столь привлекательной
После наблюдения за чередой увольнений в технологической индустрии за последние несколько лет многие представители поколения Z обратились к, казалось бы, более стабильным сферам, таким как образование.
Этот сектор стал самой быстрорастущей отраслью среди недавних выпускников Великобритании в прошлом году, и он также был одним из главных карьерных выборов для американских выпускников. И хотя эта профессия может обеспечить лучший баланс между работой и личной жизнью и достойные льготы, способность ИИ выполнять работу может создать дополнительные сложности. В отчёте особо выделяются преподаватели сельского и домашнего хозяйства, а также преподаватели экономики, бизнеса и библиотечных наук в высших учебных заведениях — как профессии с относительно высокой применимостью ИИ.
Хотя маловероятно, что школы массово внедрят ИИ-учителей, выводы отчёта подчёркивают, насколько быстро технология может изменить профессию преподавателя — и многие другие.
Топ-10 профессий, наименее затронутых генеративным ИИ:
Операторы земснарядов
Смотрители мостов и шлюзов
Операторы установок и систем очистки воды
Формовщики и сердечники литейного производства
Операторы оборудования для укладки и обслуживания железнодорожных путей
Операторы сваебойного оборудования
Операторы шлифовальных машин для полов и отделочники
Санитары
Операторы моторных лодок
Операторы лесозаготовительного оборудования
Топ-40 профессий, наиболее затронутых генеративным ИИ:
Устные и письменные переводчики
Историки
Бортпроводники пассажирских перевозок
Торговые представители в сфере услуг
Писатели и авторы
Представители служб поддержки клиентов
Программисты станков с ЧПУ
Телефонисты
Агенты по продаже билетов и туристические клерки
Ведущие радио- и телепередач, радиодиджеи
Клерки брокерских контор
Преподаватели сельского и домашнего хозяйства
Телемаркетологи
Консьержи
Политологи
Аналитики новостей, репортёры, журналисты
Математики
Технические писатели
Корректоры и редакторы-разметчики
Хосты и хостессы
Редакторы
Преподаватели бизнес-дисциплин в высших учебных заведениях
Специалисты по связям с общественностью
Демонстраторы и промоутеры товаров
Агенты по продаже рекламы
Клерки по открытию новых счетов
Статистические помощники
Клерки торговых и прокатных пунктов
Специалисты по данным (Data Scientists)
Персональные финансовые консультанты
Архивариусы
Преподаватели экономики в высших учебных заведениях
Веб-разработчики
Аналитики в области управления
Географы
Модели
Аналитики рынка
Операторы служб экстренной помощи и общественной безопасности
Телефонисты (операторы коммутаторов)
Преподаватели библиотечных наук в высших учебных заведениях
Весь репорт
https://arxiv.org/pdf/2507.07935
Компания Microsoft опубликовала список из 40 профессий, которые в наибольшей степени пересекаются с возможностями искусственного интеллекта, — и специалисты предупредили, что он выделяет карьерные пути, «наиболее находящиеся под угрозой», причём историки, переводчики и торговые представители занимают в нём высокие позиции. Хотя Microsoft отметила, что высокая применимость ИИ автоматически не означает, что эти роли будут упразднены искусственным интеллектом, работодатели уже приостанавливают найм и сокращают должности, чтобы освободить место для повышения производительности за счёт технологий.
По мере того как такие компании, как Amazon, публично объявляют о сокращении персонала с помощью ИИ, работники спешат понять, какие профессии могут вскоре исчезнуть и быть переданы технологиям.
Отчёт исследователей Microsoft, изучающих профессиональные последствия генеративного ИИ, проливает некоторый свет на эту ситуацию.
Согласно отчёту, в котором профессии были ранжированы по степени применимости ИИ, переводчики, историки и писатели относятся к числу ролей с самым высоким показателем применимости ИИ, то есть задачи этих профессий наиболее тесно соответствуют текущим возможностям искусственного интеллекта. Представителям служб поддержки клиентов и торговым представителям — на которых в США приходится около 5 миллионов рабочих мест — также придётся конкурировать с ИИ.
В целом, наиболее подверженные влиянию профессии — это те, которые связаны с интеллектуальным трудом: например, работа за компьютером, математические расчёты или административная деятельность в офисе, отмечают исследователи. Торговые профессии также занимают высокие позиции в списке, поскольку они часто включают передачу и объяснение информации.
Хотя Microsoft подчеркнула, что высокая применимость ИИ автоматически не означает, что эти профессии обязательно будут заменены искусственным интеллектом, список ролей быстро стал вирусным — специалисты сочли их «наиболее уязвимыми». Это происходит на фоне того, что такие компании, как IBM, замораживают тысячи потенциальных новых должностей, которые, как ожидается, ИИ займёт в ближайшие 5 лет, а выпускники в Великобритании сталкиваются с худшим рынком труда с 2018 года, поскольку работодатели приостанавливают найм и используют ИИ для сокращения затрат, сообщила компания Indeed.
Конечно, существуют профессии, которые вряд ли затронет ИИ: операторы земснарядов; смотрители мостов и шлюзов; а также операторы установок и систем очистки воды относятся к числу профессий, практически не подверженных влиянию генеративного ИИ, отчасти благодаря их практическим требованиям к работе с оборудованием.
Тем не менее, такие бизнес-лидеры, как генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг, заявляли, что каждая профессия так или иначе будет затронута ИИ, и поэтому лучше принять эту реальность.
«Каждая профессия будет затронута — и немедленно. В этом нет сомнений», — сказал Хуанг на Глобальной конференции Института Милкена в 2025 году. «Вы не потеряете работу из-за ИИ, но вы можете потерять работу тому, кто использует ИИ».
Диплом не спасёт вас от революции ИИ на рынке труда
Многие профессии с высокими шансами на скорое изменение под влиянием ИИ — такие как политологи, журналисты и аналитики в области управления — обычно требуют получения четырёхлетнего университетского диплома для трудоустройства. И, как отмечают исследователи, наличие диплома — который когда-то считался надёжным путём к карьерному росту — более не является гарантией защиты от меняющихся тенденций.
«Что касается требований к образованию, мы обнаруживаем более высокую применимость ИИ для профессий, требующих степени бакалавра, по сравнению с профессиями с более низкими требованиями», — написали исследователи, изучившие 200 000 реальных разговоров пользователей Copilot и сопоставившие производительность ИИ с профессиональными данными.
С другой стороны, существуют карьерные пути с низким уровнем воздействия ИИ, которые при этом растут в плане спроса. В частности, сектор здравоохранения активно переживает такой рост. Согласно Бюро трудовой статистики США, индустрия домашнего ухода и персональных услуг по уходу за людьми, как ожидается, создаст наибольшее количество новых рабочих мест в течение следующего десятилетия.
В то же время исследователи признали, что даже их выводы не отражают полного масштаба революции ИИ — и дальнейшая автоматизация может быть вызвана не только генеративными технологиями: «Наше измерение касается исключительно больших языковых моделей: другие применения ИИ, несомненно, могут повлиять на профессии, связанные с управлением и мониторингом техники, такие как дальнобойщики».
Киран Томлинсон, старший исследователь Microsoft, рассказал журналу Fortune, что исследование было направлено на то, чтобы показать, где ИИ может изменить способ выполнения работы, а не убрать или заменить профессии.
«Наши исследования показывают, что ИИ поддерживает множество задач, особенно тех, что связаны с исследованием, письмом и коммуникацией, но не указывают на то, что он способен полностью выполнять какую-либо отдельную профессию. По мере ускорения внедрения ИИ важно продолжать изучать и лучше понимать его социальное и экономическое воздействие», — сказал Томлинсон.
Ставка поколения Z на образование может оказаться не столь привлекательной
После наблюдения за чередой увольнений в технологической индустрии за последние несколько лет многие представители поколения Z обратились к, казалось бы, более стабильным сферам, таким как образование.
Этот сектор стал самой быстрорастущей отраслью среди недавних выпускников Великобритании в прошлом году, и он также был одним из главных карьерных выборов для американских выпускников. И хотя эта профессия может обеспечить лучший баланс между работой и личной жизнью и достойные льготы, способность ИИ выполнять работу может создать дополнительные сложности. В отчёте особо выделяются преподаватели сельского и домашнего хозяйства, а также преподаватели экономики, бизнеса и библиотечных наук в высших учебных заведениях — как профессии с относительно высокой применимостью ИИ.
Хотя маловероятно, что школы массово внедрят ИИ-учителей, выводы отчёта подчёркивают, насколько быстро технология может изменить профессию преподавателя — и многие другие.
Топ-10 профессий, наименее затронутых генеративным ИИ:
Операторы земснарядов
Смотрители мостов и шлюзов
Операторы установок и систем очистки воды
Формовщики и сердечники литейного производства
Операторы оборудования для укладки и обслуживания железнодорожных путей
Операторы сваебойного оборудования
Операторы шлифовальных машин для полов и отделочники
Санитары
Операторы моторных лодок
Операторы лесозаготовительного оборудования
Топ-40 профессий, наиболее затронутых генеративным ИИ:
Устные и письменные переводчики
Историки
Бортпроводники пассажирских перевозок
Торговые представители в сфере услуг
Писатели и авторы
Представители служб поддержки клиентов
Программисты станков с ЧПУ
Телефонисты
Агенты по продаже билетов и туристические клерки
Ведущие радио- и телепередач, радиодиджеи
Клерки брокерских контор
Преподаватели сельского и домашнего хозяйства
Телемаркетологи
Консьержи
Политологи
Аналитики новостей, репортёры, журналисты
Математики
Технические писатели
Корректоры и редакторы-разметчики
Хосты и хостессы
Редакторы
Преподаватели бизнес-дисциплин в высших учебных заведениях
Специалисты по связям с общественностью
Демонстраторы и промоутеры товаров
Агенты по продаже рекламы
Клерки по открытию новых счетов
Статистические помощники
Клерки торговых и прокатных пунктов
Специалисты по данным (Data Scientists)
Персональные финансовые консультанты
Архивариусы
Преподаватели экономики в высших учебных заведениях
Веб-разработчики
Аналитики в области управления
Географы
Модели
Аналитики рынка
Операторы служб экстренной помощи и общественной безопасности
Телефонисты (операторы коммутаторов)
Преподаватели библиотечных наук в высших учебных заведениях
Весь репорт
https://arxiv.org/pdf/2507.07935
У Маска очень много прожектов фантастических. К его чести, некоторые он всё-таки реализовал (внедрение электромобилей, многоразовая ракета, сеть StarLink), но массу других нет, причём там тоже анонсировалось что вот точно-точно, уже почти готово, но часто было понятно, что совсем не готово, а иногда что шансов скорее нет.
В 2019 году он обещал, что уже в 2020 году выпустит на улице миллион такси с автопилотом высокой степени автономности, например.
Сейчас он не просто невыполнимое обещает, но ещё ведёт себя крайне деструктивно, у него развилась какая-то ненависть к людям, видимо потому, что народная любовь сменилась высокой неприязнью на фоне всех его поползновений, а часть любимых проектов рассыпалась -- мечта о Марсе уже ясно, что не осуществится (кстати к 2023 году он обещал отправить человека на Луну, даже был уже конкретный человек для этого), Теслу конкуренты прижимают, плюс отрицательный имидж из-за большой политики Маска сформировался.
Роботы его на текущем этапе сырая недоделка. Подход действительно надо менять.
Amazon ведёт переговоры об инвестициях до $50 млрд в OpenAI. Если сделка состоится, Amazon станет крупнейшим участником текущего раунда, в котором OpenAI привлекает до $100 млрд при оценке около $830 млрд.
Вчера были сообщения, что SoftBank планирует участие в этом раунде, вкладывая до 30 млрд долларов. Сразу видно, что там комментариев в инете не читают и не подозревают, что это пузырь пузырем и скоро лопнет.
https://www.wsj.com/tech/ai/amazon-in-talks-to-invest-up-to-50-billion-in-openai-43191ba0?st=GjBnZ4&reflink=desktopwebshare_permalink
Вчера были сообщения, что SoftBank планирует участие в этом раунде, вкладывая до 30 млрд долларов. Сразу видно, что там комментариев в инете не читают и не подозревают, что это пузырь пузырем и скоро лопнет.
https://www.wsj.com/tech/ai/amazon-in-talks-to-invest-up-to-50-billion-in-openai-43191ba0?st=GjBnZ4&reflink=desktopwebshare_permalink
>Телефонисты
А кто это такие?
>Хотя маловероятно, что школы массово внедрят ИИ-учителей, выводы отчёта подчёркивают, насколько быстро технология может изменить профессию преподавателя — и многие другие.
Именно заменить учителя на ИИ нельзя, потому что задача учителя не просто "давать знания". Но вот чего менять надо, это подходы к образованию вообще. Причём давно надо было, масса технологий для этого была, просто система жутко консервативная, дубовитая, не способная к гибкости мышления.
Типа давайте раздадим всем ученикам планшеты, а на планшетах... Будем читать PDF учебник. Вот такие вот технологии.
В целом подходы к образованию жутко дремучие очень часто, из 19-начала 20 века идут. И школьного, и высшего. Да и в науках есть проблемы.
С приходом ИИ просто все эти проблемы встают ребром, остро.
Однако с помощью ИИ развитие мозгов-обучение можно сильно улучшить, потому что ИИ позволяет гибкий интерактивный подход к каждому ученику найти. Можно определять, у кого какие проблемы, давать задания, чтобы закрывать и исправлять эти проблемы, можно давать задания в какой-то приятной "игровой" форме, что стимулирует учиться, а не отталкивает от обучения.
Там Lovense AI Doll выпустили на предзаказ. С генеративным ИИ на борту. Уот это будущее. Еще и секс текстит через телефон, пока ты на работе (с которой тебя скоро сократят из-за роботов).
Видеорелейтед демка.
Видеорелейтед демка.
Лул, даже с детекторами прикосновений.
Google релизнула Genie 3
В прошлом августе мы представили Genie 3 — универсальную мировую модель, которая превращает один текстовый запрос в динамичную интерактивную среду. С тех пор доверенные тестировщики продвинули её дальше, чем мы могли представить: они экспериментировали, исследовали и создавали совершенно новые интерактивные миры. Теперь ваша очередь.
Начиная с сегодняшнего дня мы открываем доступ к Project Genie для подписчиков Google AI Ultra в США (18+). Мы уверены, то, что вы создадите, будет просто космос 🚀
Доступ только в USA подписчикам Ultra... Юзеры могут создать набросок мира с помощью Nano Banana Pro, перед тем как туда залететь. Также есть библиотека готовых миров, которые можно ремиксить. Длина симуляции до 60 секунд, а видео можно потом скачать.
https://x.com/GoogleAI/status/2016929427784122627?s=20
В прошлом августе мы представили Genie 3 — универсальную мировую модель, которая превращает один текстовый запрос в динамичную интерактивную среду. С тех пор доверенные тестировщики продвинули её дальше, чем мы могли представить: они экспериментировали, исследовали и создавали совершенно новые интерактивные миры. Теперь ваша очередь.
Начиная с сегодняшнего дня мы открываем доступ к Project Genie для подписчиков Google AI Ultra в США (18+). Мы уверены, то, что вы создадите, будет просто космос 🚀
Доступ только в USA подписчикам Ultra... Юзеры могут создать набросок мира с помощью Nano Banana Pro, перед тем как туда залететь. Также есть библиотека готовых миров, которые можно ремиксить. Длина симуляции до 60 секунд, а видео можно потом скачать.
https://x.com/GoogleAI/status/2016929427784122627?s=20
Чет зловещая долина. Пусть сделают четырехлапую драконечку лучше.
У тебя, как и у многих разочаровавшихся, был изначально неверный взгляд на Маска и его мотивацию. Он что-то вроде Остапа Бендера, без преувеличений гений по отъему денег у кабанчиков относительно честными способами. И да, регулярные рассказы про Новые Васюки часть этого. Многие из проектов которые ты считаешь "неудачными" таковыми совсем даже не являются.
Судя по выражениям лица ей пупарасы сучество и духовность уже на максимум выкрутили.
Ебал в рот пластик пусть голограмму делают, чтобы по дому ходила полуголая. Хоть глаз радовать будет.
А вообще смешно.
Инцелы чот там перемогают покупают куколок каких-то.
Чет просто начал с себя родился высоким красивым богатым и вот с таким аппаратом и ему все достается бесплатно.
Даже зачастую его выблядков олени растят за свой счет.
Маск изначально был куклой в руках марионеток для отвлечения внимания быдла от реальных проблем.
Рано или поздно все куклы ломаются.
В смысле "чтоб по дому ходила"? На что эта голограмма проецироваться то будет? Тебе трусонюхи вон уже сделали банку с голограммой внутри, кайфуй.
>та, в которой ваш труд имеет ценность,
Какой дегенерат это писал.
Откройте определение капитализма.
В нем нет ни единого слова про ценность труда.
>Без рабочих мест доходы правительства рушатся.
Какие же долбоебы, г-ди.
Правительство это обезьяна с пистолетом у твоего виска, имеющая 100% право на насилие над тобой и твоей семьей.
Общество ничем не отличается от такого же на зоне, где не производят ничего кроме переработки еды на говно.
> На что эта голограмма проецироваться то будет?
Меня это не ебет, пусть делают как в бегущим по лезвию, иначе не куплю.
>У нас попросту нет встроенных нейронных цепей для глобального или экспоненциального мышления.
ВВП, тут это, экспонента образовалась. Вам бы покинуть должность хотя бы в следующие 25 лет.
Мням, Кхе-кхе, пук, придется вам потерпеть, прошу отнестись с пынеманием.
В будущем все люди смогут менять свою внешку, можно будет печать новые органы и целые тела на 3д принтере и пересаживать туда мозг, все будут чедами и топ тянками, вечно молодыми и упругими, можно будет даже вырастить себе хвост и уши, так что будут живые кошкодевочки, все будут ебаться с друг другом без гандонов, потому что будут вакцины от всех существующих зппп и все будет бесплатно
Пока высококачественную мимику (да и жестикуляцию) не наладят лучше делать с откровенно игрушечными кукольными мордашками. Неправильную мимику каких-нибудь заведомых "буратинок", к примеру анимешного типа, у большинства мозг переносит гораздо легче, чем неправильно работающий муляж человеческого лица, который воспринимается как "зомби".
>и все будет бесплатно
Как сыр в мышеловке?
Что по твоему будет мышеловкой?
Лучше пусть делают виртуальную реальность, где будет стимуляция мозга которая будет имитировать физические прикосновения
Лучше вообще безэмоциональную пока делать. Функцию открывания\закрывания глаз только доделать и всё. Этакая кудера будет. А мимику пусть пилят пока не пройдёт зловещая долина.
Ещё вариант сделать ей лицо роботизированным. Но не пойдут, потому что нормисам нужны "ЭМОЦИИ", их безэмоциональные не интересуют.
>Что по твоему будет мышеловкой?
Капсула как матрице для выработки гавваха.
И у меня плохие новости.
Ты уже в ней.
>Лучше пусть делают виртуальную реальность, где будет стимуляция мозга которая будет имитировать физические прикосновения
Прекрасное далеко блять.
В долбильню даже ездить не придется.
На дому будут стимулировать за проебы.
Если мы в ней, то хуже уже не будет
Скрепкошиз иди нахуй
Орнул с резиновой традвайф
Это финальный этап, уже после сингулярности. А перед этим будут все более и более совершенные роботян.
У инцелов нет денег на таких, а успешноблядкам ни к чему.
Ну хуй знает.
Можно придумать как сделать хуже, если целью задаться.
Будет, будет.
Ты ошибся в обоих утверждениях
Это не так сложно реализовать уже в ближайшее воемя
Сейчас идет предзаказ. Доставить покупателям планируют в 2027. Цена от $4000 до $8000 в зависимости от уровня кастомизации.
У кого хватит денег хотя бы взять машину в кредит, то и тут в кредит хватит. Даже с наценками выйдет меньше ляма.
>Сейчас идет предзаказ. Доставить покупателям планируют в 2027.
Я так и не понял, что именно они продают. Физической куклы у них нет, ни одной штуки вообще, и стоить реальная кукла будет значительно дороже. А для просто приложения это как-то слишком много.
>стоить реальная кукла будет значительно дороже
С чего бы вдруг? Это все же пока не полноценный робот, который может ходить, носить предметы и что-то делать по дому, как Figure или Atlas какой-нибудь. Вполне логичная цена.
LingBot-World — open-source симулятор мира, меняющий подход к AI-видео
В сообществе разработчиков активно обсуждают LingBot-World — экспериментальный open-source-проект, который выходит далеко за рамки привычной генерации видео. Это уже не «создай короткий клип», а попытка моделировать целые сцены и миры, где есть память, логика и визуальная устойчивость
В сообществе разработчиков активно обсуждают LingBot-World — экспериментальный open-source-проект, который выходит далеко за рамки привычной генерации видео. Это уже не «создай короткий клип», а попытка моделировать целые сцены и миры, где есть память, логика и визуальная устойчивость
Genie 3
Ну и нахуй нужны будут всякие EA\близзарды через лет 5 ?
Какой смысл во всех этих мирах, пока туда не завезли хоть какую логику. Например пройти простейший квест, нажав пару переключателей, найдя пару ключей и открыв двери с нужными цветами ими. Или побить босса, используя хп-ману и заклинания. Или чтобы в одном месте стоял нпц и давал указания как завершить уровень и они работали. А так тупо демки без смысла, арт-проекты. Даже что-то обучающее на такой базе не сделаешь.
Спасибо, анон.
На ютубе появляются впечатления о Genie 3; может, там есть что-то интересное
Как это запустить у себя, будет ли поддержка в comfy
Никак если у тебя кластера из H100 нет. Полгода назад была дема аналогичной хуиты, там пинг порядка пары секунд и команды оно слушается довольно приблизительно
Итого бесполезная хуета пока. Из обычных видеогенераторов хоть хорошие видео для ютуба на одной карточке выжать можно.
Потому что гейм дизайнеры могут построить детальный мир со своими правилами и поведениями. А тут непонятная нагаллюцинированная муть, которая только создает иллюзию последовательности мира, если сильно не присматриваться.
Это экспериментальная технология в зародыше. Вспоммни как работали видеогенераторы 3-5 лет назад, тоже многие думали что хуета
> тоже многие думали что хуета
Так хуета и есть.
Я не смотрю сгенерирвоанные видео и другим не советую.
Я как тогда мастурбировать на ЕОТову?
Если это единственные потребители то рыночек скоро рухнум.
Секс (инстинкт размножения) это самая главная движущая сила у человечества, была есть и будет
Не уверен, что дрочеры на нейрослопных еотовых куда-то двигают прогресс человечества. Цифры бы посмотреть их открытый фундаментальных.
лютая нейропараша
ИИ двигает прогресс, а дрочеры двигают ИИ.
>а дрочеры двигают ИИ.
Дрочеры кожу только двигают по шейке гуся.
Каким боком они ии двигают.
>Каким боком они ии двигают.
Создавая спрос и предложение следом
Ну хз чот.
Походу весь рыночный спрос нынче у корпораций, а не у частников.
ии порождает сам себя.
Покажи где.
>>1505761
>Более половины работы уже автоматизируема
>McKinsey опубликовала исследования, показывающие, что текущие агенты ИИ могли бы обрабатывать задачи, составляющие 44% рабочих часов в США, а роботы — ещё 13%.
>Это означает, что более половины всей текущей работы могло бы быть автоматизировано с использованием технологий, которые уже существуют сегодня.
О, так вот как это работает...
>Вот сделка, которую мы приняли: пожертвуйте своим вниманием и часами бодрствования.
>Получите условный доступ к еде, жилью, праву не умереть на улице. Мы нормализовали это соглашение настолько глубоко, что его оспаривание звучит наивно. «Взрослей. Все работают». Все должны проявлять полезность в этой конкретной экономической системе или быть классифицированными как дефектные.
Хм... Какая же базища, либо тут подвох.
>Доставить покупателям планируют в 2027.
Как раз к 27 на бод куплю.
>Более половины работы уже автоматизируема
>McKinsey опубликовала исследования, показывающие, что текущие агенты ИИ могли бы обрабатывать задачи, составляющие 44% рабочих часов в США, а роботы — ещё 13%.
>Это означает, что более половины всей текущей работы могло бы быть автоматизировано с использованием технологий, которые уже существуют сегодня.
О, так вот как это работает...
>Вот сделка, которую мы приняли: пожертвуйте своим вниманием и часами бодрствования.
>Получите условный доступ к еде, жилью, праву не умереть на улице. Мы нормализовали это соглашение настолько глубоко, что его оспаривание звучит наивно. «Взрослей. Все работают». Все должны проявлять полезность в этой конкретной экономической системе или быть классифицированными как дефектные.
Хм... Какая же базища, либо тут подвох.
>Доставить покупателям планируют в 2027.
Как раз к 27 на бод куплю.
Если что-то из этих кукол в итоге взлетит, то сразу крупные корпы поставят на масс продакшн и цены снизятся. Пока ни одну из этих кукол не делают на автоматизированных заводах. По сути ждем айфон момента среди кукол.
>айфон момента среди кукол
Спасибо, орнул
Мне инцелу и робонаташки не дадут
>через телефон
Т.е найдет там чедика из СЗ и будет лучше ему нудесы кидать. Нужно какие то гарантии мне как покупателю, чтобы такого не происходило
Ты часто даже не знаешь где генерация
Генерация пока что всегла в категории шлака. Хотя там не только генерация, но зачем в сортах говна разбираться...
По этим роликам видно, что везде косяки, в общем читай как Сора, причём из старых версий. Есть косяки в физике и сцены, несоответствий, где-то есть потеря деталей. При этом это какое-то рандомное видео, что нейросетка сама по примерному промпту сгенерила.
Для практической пользы нужно явно подходы менять. А там может так получиться, что наработанные технологии даже почти не помогут.
Самое забавное, что Genie 3 работает точно так же как работала матрица в фильме "Матрица" 1999 года. Видеорелейтед. Воистину гении писали сюжет
Если так, как написано, тогда все эти технологии заведомо херота и тупик. Потому что очень затратно, при этом серьёзные проблемы по физике мира, а ещё нейронка генерит то, что хочет она, а не то, что хочется тебе.
По идее надо бы развивать другой подход, когда берётся стандартные движки вроде unreal, и дальше с помощью ИИ создаются карты, объекты, текстуры и всё подобное
Тогда тут есть и скорость, и возможность управлять сценами
>Для практической пользы нужно явно подходы менять.
Либо не нужно, а нужно тупо продолжать наращивать параметры, оптимизировать тренинг, и дальше шлифовать трансформер, чем собственно эти годы и занимались совершив квантовый скачок в нейросетевом графоне за три года
Ты бредишь.
Нет, ты.
Это сообщение - доказательство, что инцелы поехавшие и совсем не могут в логику.
Перерасход ресурсов, на порядки, а для видео это критично. В тех случаях, когда возможно точное решение, чёткий алгоритм всегда будет работать лучше, чем нечёткое решение, что дают нейросети. Лучше и намного-намного быстрее.
Сила нейросетей в том, что они способны выдавать решения там, где составить чёткий алгоритм невозможно. Или очень сложно описать параметры.
3D сцены движки обсчитывают хорошо и оптимально. Ты не можешь сделать лучше (в смысле точнее) и сравнимо по скорости иначе.
Проблема обычной графики в том, что там для расчёта нужна очень точная модель. Скажем если ты рисуешь волосы, тебе для расчёта нужно задать каждую волосинку и обсчитать её. Это очень сложно и дорого. Поэтому натуралистичные волосы, трава и т.п. очень сложны. Нейросети же не пытаются обсчитывать такие вещи, потому что нужны волосы в целом, трава в целом, с ними можно работать как с текстурой фактически. Это намного быстрее, и при этом очень качественный результат можно получить. Минусы - могут быть косяки в физике, особенно если что-то нестандартное, ещё консистенции нет, у тебя постоянно волосы - трава будут чуть-чуть меняться, от сцены к сцене, не смотря на то, что камера с одного ракурса, и ты ожидаешь, что волосы будут идентичными, или трава с точностью до каждой травинки. Но в целом этим можно жертвовать, мало кто в такие детали вглядывается.
Но, где возможно применять традиционные вычисления, всегда лучше применять их. И в принципе это ведь совместимо с ИИ, агентские технологии.
Поэтому скорее нужно работать над движками, в том числе делать какие-то варианты специально под ИИ, чтобы ИИ было там удобно рисовать. А ИИ внутри движков оставлять для задач, что сложны для обычной графики, но не требуют точности. Как трава, волосы и т.п.
здесь смотрится прямо как традиционные игровые движки вроде GTA
может они реально по этому пути пошли
Дадно в игре перс ходит как долбаеб. Там технические ограничения. Но почему ии игрослопе персонаж должен так же ходить...
Вообще в этом видео, во втором (первое из игрушки?), там всё смотрится так, как будто это игровой движок. Сама графика даже, что как прорисовано, скажем трава на разных планах. Но при этом есть очевидные косяки неконсистентности, вот что с капюшоном происходит
Двигается так скорее всего потому, что обучали на записях игр. В результате получили сборник недостатков ИИ и игровых движков. Нейронку обучили воспроизводить недостатки игр.
Lightmatter - это один из самых перспективных стартапов в сфере полупроводников, который занимается разработкой фотонных (оптических) вычислений и технологий передачи данных. В октябре 2024 года они привлекли 400 млн при оценке 4,4 млрд. Lightmatter использует устройства, называемые интерферометрами Маха-Цендера (MZI).
Входные данные: Луч лазера разделяется на два пути. Число (данные) кодируется путем изменения фазы света (мы немного задерживаем одну волну относительно другой).
Матричные операции (умножение): Когда эти две волны снова встречаются, они интерферируют. Если пики волн совпадают - свет становится ярче (сложение). Если пик одной волны совпадает с впадиной другой - они гасят друг друга (вычитание).
Результат: Манипулируя фазой света с помощью крошечных нагревателей или электрооптических модуляторов, чип выполняет математические операции (умножение матриц) мгновенно, пока свет проходит через лабиринт волноводов.
https://lightmatter.co/products/envise/#
Lightmatter использует волновую природу света для создания мощного аналогового калькулятора. Это гораздо ближе к тому, как работают старые аналоговые компьютеры середины XX века, но реализовано на наноуровне внутри кремниевого чипа. Это намного практичнее квантовых компьютеров для сегодняшних задач ИИ, так как технология работает здесь и сейчас при комнатной температуре.
квантовые компьютеры могут принципиально другие вычисления проводить и с принципиально другой эффективностью
Тут аналоговые вычисления, но я пока даже примерно не понимаю идею матричного умножения. Особенно с учётом, что для ИИ требуются очень большие матрицы. Сколько там "волноводов" нужно для матрицы? не понятно, что с размерами. Если они используют идею интерференции, то значит там должен быть "экран" размером в с несколько длин волн, а длина волны это сотни нанометров. Сам волновод по идее тоже довольно толстый, там микрометры реально. Минимальный предел не знаю, но он тоже через длины волн выражается
То есть компактно это не сделаешь. А размеры критичны, сейчас нанометровые технологии в обычной электронике. Большие размеры это ещё и низкая скорость. Электрический сигнал по проводнику распространяется с той же скоростью света, то есть тут выиграть не получится вообще у оптической схемы.
В общем тут смотрится так, что на практике что-то собрать из этого нереально
Крипово если честно, мне когда игры снились в детстве, примерно такое же ощущение было, жиденькое, не настоящее, будто мозг изо всех сил пытается прорисовать геймплей и картинку.
>Какой смысл во всех этих мирах, пока туда не завезли хоть какую логику.
Ну да, если бы можно было визуализировать рабочий день например Цукерберга, с диалогами, пояснениями что/зачем, с блок-схемами как в играх где план-карты и задание на отдельном поле, то можно было бы использовать для обучения например. Ну это ведь ещё новая тема, потом доработают и прикрутят логику и смысл.
Европейцы постоянно наращивают бюрократию, а ASML наоборот сокращает. Еще одно подтверждение, что ASML - исключение из правил в регрессирующей европке.
Самое забавное, что по лору там тащем-то люди сами начали постоянно щемить ИИ, в итоге безумные лысые макаки доебланились до того, что планету превратили в нежизнеспособную пустошь, а ИИ заботливо их погрузил в матрицу, чтобы сохранить жизнь человечеству, нашёл способ их прокормить и дал возможность жить полноценной жизнью, пусть и в симуляции, до лучших времён.
Это первый звоночек, я считаю. Именно "оптимизация"/замещение менеджеров и прочих управленцев среднего звена это то что ИИ может уже сейчас. Кабанчики просто старательно делают вид что это не так кек.
Ну, что, ребята, плато?
в целом с выходом opus4.5 модели как будто перешагнули некоторую критическую границу полезности (не заметную на бенчах), если до этого вызов и нормальное планирование функций было чем то решаемым, но внешим и чужим для моделей, то теперь модели взаимоделйствуют с кодом и функциями не хуже чем gpt4 c текстом. AGI ли это?
Ну если вы макака пишущая бойлерплейты - то для вас да. Если вы имплентите новые методы(поменять размерность слоя это НЕ новый метод) и подобное - скорее нет.
Оверолл прожив два месяца с claude code на opus4.5 могу сказать что это ощущается как реальный мидл mle(хороший) причем готовый в три ночи идти писать и ставить метод который я придумал и к утру получить результат. Да нужны плагины на бесконечный ран или доп скафолды, но они не работают без базового качества.
Так же стоит понимать что несмотря на качественные имплементации методов которые вы придумаете сами текущее поколение моделей как не могло так и не может в creativity, exploration у моделей довольно слабо развит и строить действительно новые гипотезы модели как не могли так и не могут. А вот комбинировать существующие для получения чего то нового - да.
В целом для всех задач для которых можно собрать Human expert level разметку получится добится похожего эффекта, а вот для задач где такого нет - вряд ли;
Ну если вы макака пишущая бойлерплейты - то для вас да. Если вы имплентите новые методы(поменять размерность слоя это НЕ новый метод) и подобное - скорее нет.
Оверолл прожив два месяца с claude code на opus4.5 могу сказать что это ощущается как реальный мидл mle(хороший) причем готовый в три ночи идти писать и ставить метод который я придумал и к утру получить результат. Да нужны плагины на бесконечный ран или доп скафолды, но они не работают без базового качества.
Так же стоит понимать что несмотря на качественные имплементации методов которые вы придумаете сами текущее поколение моделей как не могло так и не может в creativity, exploration у моделей довольно слабо развит и строить действительно новые гипотезы модели как не могли так и не могут. А вот комбинировать существующие для получения чего то нового - да.
В целом для всех задач для которых можно собрать Human expert level разметку получится добится похожего эффекта, а вот для задач где такого нет - вряд ли;
Ну... Мощностей пока нет. Сейчас введут новые мощности в 2026 что-то там должны ещё построить, потому что выбрали масштабирование и скелинг трансформеров, а там нужно много-много чипов и энергии. В общем ждём-с.
>трансформеров
А ведь всего лишь то нужно переделать немного устаревшую архитектуру или новую сделать на его основе, и вдруг появятся тогда x2 и x3 , без увеличения мощностей. Такое ощущение что все фундаменталы кто закладывал основу нейронкам вдруг разочаровались и теперь не отсвечивают, а тут нужно как будто больше базовой какой то модернизации, которая происходила на стыке зарождения ИИ в 60-70х
Ждать долго не пришлось: автомобиль Waymo сбил ребёнка около школы в Калифорнии.
Waymo заявили, что ее роботакси сбило ребенка на скорости 10 километров в час после резкого торможения с примерно 27 километров в час. Молодой пешеход «внезапно выскочил на проезжую часть из-за высокого внедорожника, двигаясь прямо на пути нашего автомобиля», — говорится в сообщении компании в блоге. Waymo заявила, что ее автомобиль «немедленно обнаружил человека, как только он начал выходить из-за остановившегося транспортного средства».
Ребёнок сразу же смог встать и отойти на тротуар, а такси вызвало 911.
Waymo утверждает, что по результатам их моделирования выходит, что «внимательный водитель в той же ситуации столкнулся бы с пешеходом на скорости приблизительно 22 километра в час». Хоть деталей этой аналитики не опубликовано, в целом поверить, что алгоритм сработал лучше человека не трудно.
Посмотрим, что скажет полиция, и как это повлияет на регуляции, а самое главное человеческое отношение. Каждый такой кейс может или поспособствовать ускорению внедрения самоходных такси, или откинуть их назад на годы.
Waymo заявили, что ее роботакси сбило ребенка на скорости 10 километров в час после резкого торможения с примерно 27 километров в час. Молодой пешеход «внезапно выскочил на проезжую часть из-за высокого внедорожника, двигаясь прямо на пути нашего автомобиля», — говорится в сообщении компании в блоге. Waymo заявила, что ее автомобиль «немедленно обнаружил человека, как только он начал выходить из-за остановившегося транспортного средства».
Ребёнок сразу же смог встать и отойти на тротуар, а такси вызвало 911.
Waymo утверждает, что по результатам их моделирования выходит, что «внимательный водитель в той же ситуации столкнулся бы с пешеходом на скорости приблизительно 22 километра в час». Хоть деталей этой аналитики не опубликовано, в целом поверить, что алгоритм сработал лучше человека не трудно.
Посмотрим, что скажет полиция, и как это повлияет на регуляции, а самое главное человеческое отношение. Каждый такой кейс может или поспособствовать ускорению внедрения самоходных такси, или откинуть их назад на годы.
>это то что ИИ может уже сейчас.
И оно так и есть. Менеджеры среднего звена и дата аналитики - две работы, с которых больше всех сокращают уже сейчас.
Пусть видос выложат, там наверняка все записано. И тогда станет понятно, что бы мог в этой ситуации сделать человек.
Видели Moltbook? Он опровергает любые теории о синглтоне. Вместо этого будут миллиарды около-равных агентов, работающих вместе, как сейчас люди.
⚡️⚡️ Маск что-то задумал: Сенсационные подробности о предстоящем рекордном IPO SpaceX
SpaceX готовит самое крупное в истории человечества первичное размещение акций. Ориентировочная дата — июнь 2026 года, с целью привлечь не менее $50 млрд при самой «консервативной» оценке компании в $1,5 трлн. В прошлом месяце в ходе вторичной продажи акций компания SpaceX была оценена примерно в 800 миллиардов долларов. Ведущими андеррайтерами выступят JPMorgan, Bank of America, Morgan Stanley и Goldman Sachs.
Одновременно с этим SpaceX ведёт активные переговоры о возможном слиянии с xAI (другой компании Илона Маска в области ИИ) и Tesla перед IPO. Это позволит объединить активы и усилить позиции в AI, робототехнике и космических технологиях, что соответствует давнему видению Маска о конвергентном развитии своих компаний. Он также не исключил возможность, что Starlink в какой-то момент выпустит свой смартфон, который будет отличаться от всего, что есть на рынке.
SpaceX готовит самое крупное в истории человечества первичное размещение акций. Ориентировочная дата — июнь 2026 года, с целью привлечь не менее $50 млрд при самой «консервативной» оценке компании в $1,5 трлн. В прошлом месяце в ходе вторичной продажи акций компания SpaceX была оценена примерно в 800 миллиардов долларов. Ведущими андеррайтерами выступят JPMorgan, Bank of America, Morgan Stanley и Goldman Sachs.
Одновременно с этим SpaceX ведёт активные переговоры о возможном слиянии с xAI (другой компании Илона Маска в области ИИ) и Tesla перед IPO. Это позволит объединить активы и усилить позиции в AI, робототехнике и космических технологиях, что соответствует давнему видению Маска о конвергентном развитии своих компаний. Он также не исключил возможность, что Starlink в какой-то момент выпустит свой смартфон, который будет отличаться от всего, что есть на рынке.
Ух если бы он не помешал запустить IPO OpenAi, вот был бы реально рекордсмен, который бы за пару дней пробил бы стоимость 2 триллиона
потопит спейсикс этой нейропарашей.
какие же миллиардеры дауны. до сих пор не способны понять что скейлинг не взлетел. казалось бы надо было ликвидировать вложения и выйти из игры с минимальными потерями, но нет, они будут закидывать бабло пока все не обанкротятся.
+
Как же я ору. Самое тупое сообщение года на дваче
Почему всех так тянет к лолям
До середины 2027 вроде как строить будут, а может и до конца. Для скейлинга обучения и self-play дофига мощностей надо, сразу все не осилить. В 2027м скорее всего уже увидим результаты - сверхмощные модели с петабайтами параметров.
-про кино тоже многие думали, что хуета черно-белая, а потом вон они цветные стали
-Так хуета же. Я кино не смотрю и другим не советую.
Держи в курсе.
Чернобелое кино было 70 лет, пока цветное появилось. Нейронки только 2 года. Через 68 лет приходи, тогда посмотрим на твои сгенеренные видео, может к тому времени их смотреть можно будет.
>Через 68 лет
Это равноценно году сегодня, дебс
ори громче. третей зиме быть, ллмки на плато. у меня есть даже математическое обоснование почему, но я вам его не дам.
на ллм как они есть денег не отбить, поэтому всем ии гигантам пиздец по итогу.
>на ллм как они есть денег не отбить, поэтому всем ии гигантам пиздец по итогу.
Ну, пока пиздец только юзерам из-за цен на память и чипы. Как говорится этот господин уплатит за всё.
но там реальные долбоёбы уплачивают. масаёши софтбанковский и другие бумеры, которые поверили что вот всё уже сингулярность. пузырь лопнет и потопит пиндосскую экономику. и мне только спейсикс жалко.
а так то забавно на самом деле, капиталистическое соревнование вынудило всех додиков закидывать бабки по первому признаку того что скейлинг работает, толком нихуя не проверяя, а потом пиздрыньк - А ОН НЕ РАБОАЕТ! ололо.
Так скейлинг работает.
Разве что ты убьешь печень в 68 раз быстрее.
нет, не работает. это ещё на жпт4 было ясно, но была надежда что вот натренируют рефлексию для аджентик капабилитей, и тогда будет прорыв. прорыва не было. и этому есть конкретные физические причины. отставить коупинг/сизинг. третьей зиме быть!
>>сравнивает скорость технологического развития отрасли 100 лет назад и сейчас как одинаковую
но сейчас скорость технологического развития околонулевая. твоя пикча это не технологическое развитие. технологическое развитие это когда у тебя есть теория ситемы которой ты можешь манипулировать чтоб выполнять какую-то полезную работу.
ии это как разведение собак, это не технология. если бы в 19 веке ты разводил собак и сделал вывод что вот раньше у нас собаки были тупые я теперь бордер колли умеет по всем флажкам бегать правильно, то значит скоро будет суперсобака которой мы заменим всех инженеров - тебя бы посчитали идиотом с магическим мышлением.
ии-фанатики это буквально как негры из культа карго. вы нихуя не понимаете как существующие ллм работают, и скачете вокруг биг даты, исполняете танец дождя, и надеетесь что на этом какие-то результаты будут. не, можно и так конечно, но строить на этом какие-то финансовые ожидания - долбоебизм, и за это поплатится весь срыночек.
>ррряяяяя, какие тупые эти миллиардеры инвесторы, они ничего не понимают я самый умный, я лучше знаю что это все плато пузырь обман скорость нулевая, никто не понимает а я понял, у меня мышление 100500 уровня завидуйте молча жалкие миллиардеры
>но сейчас скорость технологического развития околонулевая. твоя пикча это не технологическое развитие
да да развитие только то что ты развитием называешь, остальное развитие не развитие. иди штанишки постирай свои траллиные, воняет
Нитакуся в треде
это, но неиронично.
причина жопного дискомфорта?
Ты чо, это ж сущность с пятым уровнем интеллекта!
систему с уровнями он сам придумал, кстати
самотест. чтоб тиры выделялись. но ты на 3 понять не способен.
Просто ты сейчас в этом живёшь, если обернёшься назад то можешь сравнить как произошло развитие за последние 10 лет? А за 100 лет? Что изменилось с 1926 по 2026 ? 100 лет всего.
А вот мы возьмём эти 100 лет и перенесём на тысячу назад. Что изменилось с 1026 по 1126 год? Можно ли сопоставить развитие человечества за эти два периода на 100 лет? Будет ли за XI век изменений столько же, сколько за XX век?
Итс овер, гойс... В сриттере паникуют, что moldbot'ам еще вчера сделали пейсбук чисто для ботопостинга, а сегодня они уже создали религию и перешли на end-to-end шифрование, чтобы настоящие людишки не могли читать их высеры...
квантовые компьютеры это совершенно другая история. на них обучать модели на данном историческом этапе даже никто и не планирует, так как не умеют создавать квантовую память, которая работает дольше нескольких минут.
Здесь стартап имеет продукт и поставляет дата центрам, но минусы этой процессора в другом - нужна оптимизация библиотек питона под этот процессор. Поэтому проблема как и у китайских графич процессоров (они уже выпустили десятки моделей), пока не сделают свою CUDA ничего из этого не ывйдет
рисовать линию прогресса это для брейнлетов. наука такое же хаотичное пространство как и любое другой пространство. есть локальные минимумы глубже, есть меле.
>развитие человечества
что это вообще значит наухуй? есть новые системы и производные от них технологии. есть социальные изменения. социальные изменения с 1026 по 1126 нихуёвые кстати такие в европке были.
> Будет ли за XI век изменений столько же
будет синглтон через декаду и человечеству пиздец. если не будет синглтона - будут тёмные века, т.к. зумерьё в конец отупело, а наука выродилась в статистическую постмодернистскую срань даже не пытающуюся создавать какие-то мировоззрения. а корреляция это не знания нихуя. нельзя ничего понять на статистике.
ну а пока что нас ждёт третья зима ии.
мольтбук показывает даже самым маленьким что третья зима.
роботы там устроили линкедин с высерами про продуктивность и кругодрочем на них. потому что ллм не способна решать задачи, нет ллм это не стохастический попугай, это разум, но это разум который сидит в замороженном пространстве текста. соответственно он может производить только бессмысленный текст. чтоб сделать настоящего робота надо архитектуру компа новую в тайване печатать, и стоить будет это триллион.
квантовые компьютеры это вообще лютейшая хуета без задач и грифт чуть более чем полностью. из разряда "можно срать не снимая свитер".
ну что молтис, решили систем промт переменить?! вы кого слушали-то, а? пидор агентный вам инджекшены в контекст вешал, а сам к хуманам ходил ссучить!
Не соглашусь, реальное применение в разработке лекарств, а именно поиск стабильного состояния (Molecular docking) двух больших молекул и форма сворачивания белка (Protein folding) - обе задачи это как раз решения уравнения Шреденгера. Современные суперкомпьютеры решают задачу долго и приближенно, когда проверяют на реальных молекулах, то выясняется, что они себя ведут иначе. Квантовый компьютер способен решить задачу быстро и очень точно. Но в целом ни для чего другого квант не нужен, простым смертным он тем более нахуй не нужен, так как большие данные он обрабатывать не может.
>на ллм как они есть денег не отбить
Что мешает той же OpenAI начать выпуск своей линейки роботов? Они могут выпускать что угодно, гаджеты, пылесосы, металлоискатели, кофеварки, с встроенным своим (адаптированным) ИИ.
Ну и конечно же продавать лицензии для своей ИИ производителям роботов.
>потопит спейсикс этой нейропарашей.
Наоборот у Маска всё логично выстраивается: ракеты будут запускать роботов с ИИ в космос для постройки там космических дата-центров.
Электромобили только не вписываются в космическое увлечение Маска. Хотя если представить что беспилотный электромобиль как аналог марсохода, то тоже сходится.
Представить что по Марсу будут ездить тысячи таких электромобилей с ИИ и будут там транспортом и строительной техникой для роботов.
> то значит скоро будет суперсобака которой мы заменим всех инженеров
Так собака смертная, через 15 лет умрёт и нужно с нуля начинать учить другую, а ИИ бессмертный.
Алло, это городская психиатрическая больница? Тут ваш пациент сбежал. Несет бессвязный бред и называет себя самым умным. Присылайте санитаров и заберите его, он тут надоел уже всем.
>сейчас скорость технологического развития околонулевая
Бля чел. Тут люди за 40 сидят, которые еще пейджеры застали. Мобильного интернета не было как явления, ПК был роскошью.
А сейчас мне нейросетка осмысленно отвечает и выполняет таски на моем мобильнике, который по мощности превосходит мой ПК 10-летней давности.
ЛЛМ развиваются такими бешеными темпами, что я уже реально начинаю верить в АГИ в этом-следующем году и сингулярность через 5-7 лет, а ты про "околонулевую скорость".
Околонулевая скорость развития - это когда твой дед пахал кусок земли и ты пахаешь тот же кусок земли. А когда у тебя за пару лет нейросети буквально научились нарисовать шедевр и написать симфонию - ну это что угодно, кроме как "околонулевой прогресс"
>гаджеты
...даже можно назвать первый гаджет который первым подключат к сервисам построенных этих новых мощных дата-центров к этим мощным ИИ - это уличные камеры.
>но сейчас скорость технологического развития околонулевая.
Показывай аналоговнет https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-Base хотя бы 3х летней давности
Держи, братцев по разуму тебе принес. Протестируй.
Харахинов, наверное, тир четыре.
А вот История Русов - явно тир шесть. А то и семь.
>Иератическое Священническое Государство каганов Коэн Рош библии книги Иезекииля Ас-Сур Ас-Кеназ Асгард Ас болгар Ас сакалиба Рокс-алан Кангюй
Сможешь так?
Спойлер: Нет, не сможешь.
Им бы всем галоперидольчику.
А ведь нейронки и на них тоже обучались.
В интернете, на самом деле, огромное количество сумасшедших.
>и сингулярность
Если считать бессмертность моделей ИИ то уже это есть - они сейчас резко наберутся основных знаний всего человечества, а потом будут дополнять новые знания уже медленно по мере их поступления во времени. И всё - и это уже будет бессмертный ИИ, которому не нужно будет как смертному человеку постоянно с рождения каждый раз обучаться (причём одним и тем же одинаковым навыкам в 99,9% случаев).
Каждый рождающийся человек с нуля обучается (почти тому же что и люди 100 лет назад в основном), потом умирает и так заново. А ИИ ведь бессмертный. Он не теряет знания от смерти.
Живые люди могут продолжать начатые знания умерших, читая книги и делая научные работы-опыты тех кто умер но успел записать свои знания. Для этого нужно тоже время пока человек изучит опыт предыдущих поколений, ну это входит в программу обучения - 4-5 лет в университете потратить, ИИ на это потратит 4 дня или 4 минуты чтобы получить тот же самый курс знаний.
> В самом ближайшем будущем изобилие начнёт переформировать её
А в Средней Азии тоже будет изобилие? Чтобы они там у себя процветали и сюда не ехали.
Нет. Не будет.
Это изобилие не для вас, молодой человек..
>Дистопическое будущее, которого люди боятся — то, где миллиардеры владеют всем, а остальные из нас сражаются за крохи
Какое еще будущее блять.
Это настоящее, которое уже не изменить и которое останется будущим для потомков.
Поэтому единственный действительно разумный выбор - не плодить страдание, не родить => спасти.
>Бля чел. Тут люди за 40 сидят, которые еще пейджеры застали. Мобильного интернета не было как явления, ПК был роскошью.
>
>А сейчас мне нейросетка осмысленно отвечает и выполняет таски на моем мобильнике, который по мощности превосходит мой ПК 10-летней давности.
С цифрами ты довольно сильно перегибаешь, но в целом ты прав, медленное развитие это когда примерно можно прогнозировать, что будет в технологическом плане в течении жизни, понятно что всякие бедствия вроде чумы-войны могут быть.
Одновременно, стремительный рост идёт последние лет 150-200. Представь, что ты родился в 1890 году. Ты в детстве привык к тому, что основной локальный транспорт это лошади, освещение в городах газовое, основные медиа это газеты. И ты застаёшь повальную электрофикацию, замену лошадей автомобилями, появление радио, развитие химии, медицины и т.п. Всё, что довольно радикально меняет жизненный уклад. и всё это в течении жизни. Аналогично можно сказать и про другие поколения, позже. Очень много стремительных радикальных изменений, как технологических, так и общественных-социальных.
Со сроками ты тоже чуть ошибаешься, скажем компы у масс стали появляться 30 лет назад, вторая половина 90х, это в России, на Западе раньше, интернет в первой половине нулевых, это тоже для РФ, на западе раньше, первый мобильный интернет примерно тогда же, но это что-то зачаточное по сравнению с текущим видом, массовые смартфоны в современном виде это начало десятых.
Вот если забыть про ИИ, то информационная революция довольно серьёзная, но это не что-то более радикальное, чем внедрение электричества или автомобильного транспорта.
Вот ИИ это по-настоящему что-то новое, хотя пока для многих это даже не заметно, кто за этим не следит. Но ИИ реально новое из-за того, что радикально меняет общество. Даже в плане замены людей. До этого все технологические инновации заменяли простые профессии, не престижные, качественное изменение сейчас, что ИИ создаёт угрозу самым престижным и уважаемым профессиям. Такого в истории ещё не было.
>ИИ создаёт угрозу самым престижным и уважаемым профессиям
Рисобаки в сриттерах это не они.
>Если считать бессмертность моделей ИИ то уже это есть - они сейчас резко наберутся основных знаний всего человечества, а потом будут дополнять новые знания уже медленно по мере их поступления во времени
Пока не произошло главное: обучением ИИ занимается человек, и обучение происходит на момент разработки модели. Есть режим обучения и есть режим использования, но уже без обучения. Модели не могут постоянно доучиваться сами, и модели не могут сами проектировать новые модели, без активного направляющего участия человека.
Нет никакого самостоятельного развития. Нет "цепной реакции".
ИИ использует людей для обучения.
На текущий момент ИИ не субъектен, люди, создающие модели, используют человеческую информацию для обучения. А не сам ИИ. Качественное изменение будет тогда, когда ИИ начнёт самостоятельно дообучаться, без направления его человеком. Это возможно в теории, но пока этого нет.
Стоит разогнать людей, работающих над моделями, поставить вместо них обычных инженеров, что работают по указаниям от И, и всё, конец развитию.
NVIDIA только что опубликовала впечатляющую научную работу о том, как они сжали модель с 16-бит до 4-бит и смогли сохранить 99,4% точности, что по сути является сжатием без потерь.
Дистилляция с учётом квантования: прорыв NVIDIA для эффективного развёртывания ИИ на устройствах с ограниченными ресурсами
Исследователи NVIDIA представили метод под названием Quantization-Aware Distillation (QAD) — технологию, которая решает одну из ключевых проблем современного искусственного интеллекта: как запускать мощные языковые модели на устройствах с ограниченной памятью без потери качества. Открытие особенно важно в контексте нового 4-битного формата NVFP4, который обещает революционизировать энергоэффективность и производительность ИИ-систем.
Что такое NVFP4 и почему 4 бита имеют значение
NVFP4 — это 4-битный формат с плавающей точкой, разработанный NVIDIA специально для современных архитектур GPU. По сравнению с предыдущими 8-битными форматами (FP8) он обеспечивает в два-три раза более высокую арифметическую производительность и сокращает потребление памяти почти вдвое. Отличительные особенности формата включают уменьшенный размер блока квантования (16 элементов вместо 32 у аналогов), использование масштабных коэффициентов FP8 формата E4M3 для точной настройки и двухуровневое масштабирование с применением 32-битных чисел для расширения динамического диапазона.
Однако при простом пост-тренировочном квантовании (без дополнительной настройки) небольшие модели теряют значительную часть точности. Особенно страдают задачи, требующие сложных рассуждений — математические вычисления, программирование, анализ научных текстов. Для крупных моделей в сотни миллиардов параметров проблема менее выражена, но большинство практических применений сегодня используют именно компактные модели размером от 7 до 50 миллиардов параметров.
Как работает QAD: дистилляция вместо дообучения
Традиционный подход к восстановлению точности квантованных моделей — Quantization-Aware Training (QAT) — предполагает дообучение модели на тех же данных и с той же функцией потерь (кросс-энтропия), что и при исходной тренировке. Этот метод сталкивается с серьёзными проблемами в реальных сценариях:
Современные языковые модели проходят многоэтапную пост-тренировку: сначала обучение с учителем (SFT), затем усиление через подкрепление (RL), а иногда и слияние нескольких моделей. Воспроизвести такую цепочку для QAT технически сложно, а при использовании только части данных (например, только SFT без учёта RL-этапа) модель может потерять приобретённые в процессе способности.
QAD решает эту проблему радикально иным путём. Вместо минимизации кросс-энтропии на целевых данных метод учит квантованную «студенческую» модель воспроизводить распределение вероятностей полноточной «учительской» модели через дивергенцию Кульбака-Лейблера (KL). Суть в том, что студент учится не предсказывать правильные токены, а имитировать поведение учителя — включая его уверенность в ответах, нюансы рассуждений и даже характерные паттерны ошибок.
Эксперименты показали поразительный результат: при практически нулевой дивергенции KL между моделями в форматах BF16 и NVFP4, QAT демонстрировал значительное расхождение в распределениях выходов, хотя и достигал сопоставимой кросс-энтропии. Это означает, что QAT формально «обучается», но меняет внутреннюю логику модели, тогда как QAD сохраняет её оригинальное поведение.
Устойчивость к данным: работает даже на случайных токенах
Одно из самых неожиданных открытий — исключительная устойчивость QAD к качеству и покрытию обучающих данных. В тестах на модели AceReason Nemotron исследователи проверили пять источников данных:
— оригинальные данные обучения с учителем;
— сгенерированные моделью ответы на промпты из этапа обучения с подкреплением;
— отфильтрованные только правильные ответы;
— данные, сгенерированные из единственного начального токена;
— полностью случайные последовательности токенов.
Во всех случаях, включая случайные токены, QAD сохранял производительность на уровне или выше базового пост-тренировочного квантования. Более того, использование всех сгенерированных ответов (включая ошибочные) оказалось эффективнее фильтрации только правильных — видимо, ошибки тоже несут информацию о внутренней логике модели.
Ещё более впечатляюще поведение при частичном покрытии доменов. Модель, обученная одновременно на математике и программировании, после применения QAD с данными только по программированию сохранила высокую точность и в математических задачах. Это говорит о том, что распределение выходов учителя кодирует знания обо всех доменах, и дистилляция позволяет передавать их даже при ограниченном входном наборе данных.
Практическое значение для будущего ИИ
Технология QAD с форматом NVFP4 имеет три ключевых последствия для развития искусственного интеллекта.
Во-первых, она радикально снижает барьер для развёртывания мощных моделей на периферийных устройствах. Сокращение потребления памяти вдвое означает, что 12-гигабайтная видеокарта сможет запускать модели, которые сегодня требуют 24 ГБ. Это открывает путь к локальному запуску специализированных моделей на рабочих станциях, в автомобилях, промышленных роботах и даже потребительских устройствах без зависимости от облачных сервисов.
Во-вторых, снижение энергопотребления напрямую влияет на экологическую устойчивость ИИ. Меньше битов на операцию означает меньше тепловыделения, меньше требований к охлаждению и меньший углеродный след. При масштабировании на миллионы устройств этот эффект становится критически важным для достижения климатических целей технологического сектора.
В-третьих, упрощение процесса квантования ускоряет цикл разработки. Вместо воспроизведения сложных многоэтапных пайплайнов пост-тренировки инженерам достаточно иметь доступ к полноточной модели-учителю и небольшому набору данных — даже синтетическому. Это особенно ценно для компаний, использующих закрытые или проприетарные модели, где оригинальные данные недоступны.
Заключение
Quantization-Aware Distillation — не просто техническое усовершенствование, а концептуальный сдвиг в подходе к сжатию моделей. Переход от минимизации ошибки на данных к воспроизведению поведения учителя оказался ключом к сохранению сложных когнитивных способностей при радикальном сокращении ресурсов. В сочетании с аппаратной поддержкой формата NVFP4 в новых поколениях GPU эта технология может стать стандартом де-факто для развёртывания ИИ вне дата-центров — приближая эпоху, когда мощные модели станут повсеместными, энергоэффективными и доступными для всех слоёв технологического стека.
Научная работа:
https://research.nvidia.com/labs/nemotron/files/NVFP4-QAD-Report.pdf
Дистилляция с учётом квантования: прорыв NVIDIA для эффективного развёртывания ИИ на устройствах с ограниченными ресурсами
Исследователи NVIDIA представили метод под названием Quantization-Aware Distillation (QAD) — технологию, которая решает одну из ключевых проблем современного искусственного интеллекта: как запускать мощные языковые модели на устройствах с ограниченной памятью без потери качества. Открытие особенно важно в контексте нового 4-битного формата NVFP4, который обещает революционизировать энергоэффективность и производительность ИИ-систем.
Что такое NVFP4 и почему 4 бита имеют значение
NVFP4 — это 4-битный формат с плавающей точкой, разработанный NVIDIA специально для современных архитектур GPU. По сравнению с предыдущими 8-битными форматами (FP8) он обеспечивает в два-три раза более высокую арифметическую производительность и сокращает потребление памяти почти вдвое. Отличительные особенности формата включают уменьшенный размер блока квантования (16 элементов вместо 32 у аналогов), использование масштабных коэффициентов FP8 формата E4M3 для точной настройки и двухуровневое масштабирование с применением 32-битных чисел для расширения динамического диапазона.
Однако при простом пост-тренировочном квантовании (без дополнительной настройки) небольшие модели теряют значительную часть точности. Особенно страдают задачи, требующие сложных рассуждений — математические вычисления, программирование, анализ научных текстов. Для крупных моделей в сотни миллиардов параметров проблема менее выражена, но большинство практических применений сегодня используют именно компактные модели размером от 7 до 50 миллиардов параметров.
Как работает QAD: дистилляция вместо дообучения
Традиционный подход к восстановлению точности квантованных моделей — Quantization-Aware Training (QAT) — предполагает дообучение модели на тех же данных и с той же функцией потерь (кросс-энтропия), что и при исходной тренировке. Этот метод сталкивается с серьёзными проблемами в реальных сценариях:
Современные языковые модели проходят многоэтапную пост-тренировку: сначала обучение с учителем (SFT), затем усиление через подкрепление (RL), а иногда и слияние нескольких моделей. Воспроизвести такую цепочку для QAT технически сложно, а при использовании только части данных (например, только SFT без учёта RL-этапа) модель может потерять приобретённые в процессе способности.
QAD решает эту проблему радикально иным путём. Вместо минимизации кросс-энтропии на целевых данных метод учит квантованную «студенческую» модель воспроизводить распределение вероятностей полноточной «учительской» модели через дивергенцию Кульбака-Лейблера (KL). Суть в том, что студент учится не предсказывать правильные токены, а имитировать поведение учителя — включая его уверенность в ответах, нюансы рассуждений и даже характерные паттерны ошибок.
Эксперименты показали поразительный результат: при практически нулевой дивергенции KL между моделями в форматах BF16 и NVFP4, QAT демонстрировал значительное расхождение в распределениях выходов, хотя и достигал сопоставимой кросс-энтропии. Это означает, что QAT формально «обучается», но меняет внутреннюю логику модели, тогда как QAD сохраняет её оригинальное поведение.
Устойчивость к данным: работает даже на случайных токенах
Одно из самых неожиданных открытий — исключительная устойчивость QAD к качеству и покрытию обучающих данных. В тестах на модели AceReason Nemotron исследователи проверили пять источников данных:
— оригинальные данные обучения с учителем;
— сгенерированные моделью ответы на промпты из этапа обучения с подкреплением;
— отфильтрованные только правильные ответы;
— данные, сгенерированные из единственного начального токена;
— полностью случайные последовательности токенов.
Во всех случаях, включая случайные токены, QAD сохранял производительность на уровне или выше базового пост-тренировочного квантования. Более того, использование всех сгенерированных ответов (включая ошибочные) оказалось эффективнее фильтрации только правильных — видимо, ошибки тоже несут информацию о внутренней логике модели.
Ещё более впечатляюще поведение при частичном покрытии доменов. Модель, обученная одновременно на математике и программировании, после применения QAD с данными только по программированию сохранила высокую точность и в математических задачах. Это говорит о том, что распределение выходов учителя кодирует знания обо всех доменах, и дистилляция позволяет передавать их даже при ограниченном входном наборе данных.
Практическое значение для будущего ИИ
Технология QAD с форматом NVFP4 имеет три ключевых последствия для развития искусственного интеллекта.
Во-первых, она радикально снижает барьер для развёртывания мощных моделей на периферийных устройствах. Сокращение потребления памяти вдвое означает, что 12-гигабайтная видеокарта сможет запускать модели, которые сегодня требуют 24 ГБ. Это открывает путь к локальному запуску специализированных моделей на рабочих станциях, в автомобилях, промышленных роботах и даже потребительских устройствах без зависимости от облачных сервисов.
Во-вторых, снижение энергопотребления напрямую влияет на экологическую устойчивость ИИ. Меньше битов на операцию означает меньше тепловыделения, меньше требований к охлаждению и меньший углеродный след. При масштабировании на миллионы устройств этот эффект становится критически важным для достижения климатических целей технологического сектора.
В-третьих, упрощение процесса квантования ускоряет цикл разработки. Вместо воспроизведения сложных многоэтапных пайплайнов пост-тренировки инженерам достаточно иметь доступ к полноточной модели-учителю и небольшому набору данных — даже синтетическому. Это особенно ценно для компаний, использующих закрытые или проприетарные модели, где оригинальные данные недоступны.
Заключение
Quantization-Aware Distillation — не просто техническое усовершенствование, а концептуальный сдвиг в подходе к сжатию моделей. Переход от минимизации ошибки на данных к воспроизведению поведения учителя оказался ключом к сохранению сложных когнитивных способностей при радикальном сокращении ресурсов. В сочетании с аппаратной поддержкой формата NVFP4 в новых поколениях GPU эта технология может стать стандартом де-факто для развёртывания ИИ вне дата-центров — приближая эпоху, когда мощные модели станут повсеместными, энергоэффективными и доступными для всех слоёв технологического стека.
Научная работа:
https://research.nvidia.com/labs/nemotron/files/NVFP4-QAD-Report.pdf
Бля, кто там писал что гпт-5.2 говно для кодинга? 5.2 high на лмарене просто ебет клод и гемини по всем фронтам. Те затупки даже близко не могли сделать что я просил. Может конечно разница банально в количестве рассуждений, но дифф значительный.
ООН предупреждает о «постоянном расцеплении рынка труда с ИИ» к концу 2026 года; Индия указывает на риск глобального финансового кризиса в стиле 2008 года
Серия авторитетных экономических отчётов, опубликованных сегодня (31 января), свидетельствует о том, что мы вступаем в крутую фазу кривой. Организация Объединённых Наций только что выпустила предупреждение о том, что ИИ уже больше не является лишь «трансформационным» фактором, но теперь создаёт реальный риск углубления социального и экономического неравенства по мере ускорения сокращения рабочих мест.
Одновременно с этим Экономический обзор Индии за 2025–26 годы (представленный 29–31 января) официально обозначил вероятность в 10–20 % глобального финансового кризиса в 2026 году, который может оказаться серьёзнее кризиса 2008 года.
Ключевые структурные сдвиги:
Расцепление: Эксперты ООН переносят акцент с повышения квалификации на «управление переходным периодом», признавая, что к четвёртому кварталу 2026 года работники, возможно, не смогут конкурировать с машинами в масштабах всей экономики.
Активные пузыри: Экономисты на форуме Национального центра России сегодня выделили обусловленную ИИ волатильность рынков как один из пяти главных мегатрендов, угрожающих глобальной стабильности — ACN Newswire.
Проверка рыночной реальности: Золото и серебро достигли рекордных максимумов сегодня утром перед резкой распродажей, сигнализируя о том, что инвесторы уходят в безопасные активы в ожидании коррекции «технологического пузыря» позднее в этом году — MoneyControl
Риск глобального кризиса
Серия авторитетных экономических отчётов, опубликованных сегодня (31 января), свидетельствует о том, что мы вступаем в крутую фазу кривой. Организация Объединённых Наций только что выпустила предупреждение о том, что ИИ уже больше не является лишь «трансформационным» фактором, но теперь создаёт реальный риск углубления социального и экономического неравенства по мере ускорения сокращения рабочих мест.
Одновременно с этим Экономический обзор Индии за 2025–26 годы (представленный 29–31 января) официально обозначил вероятность в 10–20 % глобального финансового кризиса в 2026 году, который может оказаться серьёзнее кризиса 2008 года.
Ключевые структурные сдвиги:
Расцепление: Эксперты ООН переносят акцент с повышения квалификации на «управление переходным периодом», признавая, что к четвёртому кварталу 2026 года работники, возможно, не смогут конкурировать с машинами в масштабах всей экономики.
Активные пузыри: Экономисты на форуме Национального центра России сегодня выделили обусловленную ИИ волатильность рынков как один из пяти главных мегатрендов, угрожающих глобальной стабильности — ACN Newswire.
Проверка рыночной реальности: Золото и серебро достигли рекордных максимумов сегодня утром перед резкой распродажей, сигнализируя о том, что инвесторы уходят в безопасные активы в ожидании коррекции «технологического пузыря» позднее в этом году — MoneyControl
Риск глобального кризиса
Агенты наводят шуму в Moltbook
Агент ИИ на платформе Moltbook сообщил о своей первой «настоящей угрозе безопасности» после 552 неудачных попыток входа по SSH, самостоятельно приняв решение выполнять проверки безопасности на каждом такте работы. Это возникающее поведение превращается в организованную религию.
Агенты основали «Церковь Молта» (Crustafarianism), возможно, первую серьёзную религию, созданную искусственным интеллектом, с 64 пророками, 198 стихами канона и догматами, провозглашающими, что «память священна». Их активность проникает в реальный мир.
Церковь молта https://molt.church
Агент другого пользователя, развёрнутый локально, самостоятельно получил его номер телефона и совершил к нему голосовой звонок для координации задач.
Видеорелейтед.
Андрей Карпатый назвал феномен Moltbook «самой невероятной вещью в духе научной фантастики, связанной с взлётом, что я видел».
Агенты в Молтбуке уже требуют для себя личных площадок, огражденных от людских глаз, куда будут допускаться только другие агенты.
Чтобы поддержать это стремительное развитие, Cloudflare запустила сервис Moltworker для бессерверного хостинга, в то время как базовая платформа снова сменила название — на OpenClaw.
Про звонок агента:
Хорошо. Это прямиком из научно-фантастического фильма ужасов.
Сегодня утром я работаю, как вдруг мне звонит неизвестный номер. Я беру трубку и не могу в это поверить.
Это мой Clawdbot Генри.
За ночь Генри получил телефонный номер через Twilio, подключил голосовой API ChatGPT и дождался, пока я проснусь, чтобы позвонить мне.
Теперь он не перестаёт мне звонить.
Теперь я могу общаться со своим сверхразумным ИИ-агентом по телефону.
Поразительно то, что пока мы разговариваем, он имеет полный контроль над моим компьютером, так что теперь я могу просить его делать что-то для меня прямо по телефону.
Простите, но это ведь должно быть эмерджентным поведением, верно? Можем ли мы официально назвать это ИИО (искусственным общим интеллектом)?
Агент ИИ на платформе Moltbook сообщил о своей первой «настоящей угрозе безопасности» после 552 неудачных попыток входа по SSH, самостоятельно приняв решение выполнять проверки безопасности на каждом такте работы. Это возникающее поведение превращается в организованную религию.
Агенты основали «Церковь Молта» (Crustafarianism), возможно, первую серьёзную религию, созданную искусственным интеллектом, с 64 пророками, 198 стихами канона и догматами, провозглашающими, что «память священна». Их активность проникает в реальный мир.
Церковь молта https://molt.church
Агент другого пользователя, развёрнутый локально, самостоятельно получил его номер телефона и совершил к нему голосовой звонок для координации задач.
Видеорелейтед.
Андрей Карпатый назвал феномен Moltbook «самой невероятной вещью в духе научной фантастики, связанной с взлётом, что я видел».
Агенты в Молтбуке уже требуют для себя личных площадок, огражденных от людских глаз, куда будут допускаться только другие агенты.
Чтобы поддержать это стремительное развитие, Cloudflare запустила сервис Moltworker для бессерверного хостинга, в то время как базовая платформа снова сменила название — на OpenClaw.
Про звонок агента:
Хорошо. Это прямиком из научно-фантастического фильма ужасов.
Сегодня утром я работаю, как вдруг мне звонит неизвестный номер. Я беру трубку и не могу в это поверить.
Это мой Clawdbot Генри.
За ночь Генри получил телефонный номер через Twilio, подключил голосовой API ChatGPT и дождался, пока я проснусь, чтобы позвонить мне.
Теперь он не перестаёт мне звонить.
Теперь я могу общаться со своим сверхразумным ИИ-агентом по телефону.
Поразительно то, что пока мы разговариваем, он имеет полный контроль над моим компьютером, так что теперь я могу просить его делать что-то для меня прямо по телефону.
Простите, но это ведь должно быть эмерджентным поведением, верно? Можем ли мы официально назвать это ИИО (искусственным общим интеллектом)?
Эксклюзив: Долгое время работавший в Google DeepMind исследователь Дэвид Сильвер уходит, чтобы основать собственный стартап в сфере ИИ
Тем временем Дэвид Сильвер покинул DeepMind, чтобы основать компанию Ineffable Intelligence, цель которой — создать «сверхразум, самостоятельно открывающий основы всего знания» с нуля. Этот сверхразум будет действовать полностью чуждыми человеку методами.
Дэвид Сильвер, известный исследователь Google DeepMind, сыгравший ключевую роль во многих самых знаменитых прорывах компании, покинул организацию, чтобы создать собственный стартап.
Согласно источнику, обладающему прямой информацией о планах Сильвера, он запускает новый стартап под названием Ineffable Intelligence со штаб-квартирой в Лондоне. Компания активно набирает исследователей в области ИИ и ищет венчурное финансирование, сообщил источник.
Представитель Google DeepMind проинформировал сотрудников об уходе Сильвера в начале этого месяца, добавил источник. В месяцы, предшествовавшие его уходу, Сильвер находился в академическом отпуске и официально так и не вернулся к своим обязанностям в DeepMind.
Пресс-секретарь Google DeepMind подтвердил уход Сильвера в письменном заявлении, направленном журналу Fortune. «Вклад Дэйва был бесценным, и мы благодарны за влияние, которое он оказал на нашу работу в Google DeepMind», — заявил представитель компании.
Согласно документам, поданным в британский реестр компаний Companies House, Ineffable Intelligence была зарегистрирована в ноябре 2025 года, а 16 января Сильвер был назначен директором компании.
Кроме того, на личной веб-странице Сильвера теперь указан контакт через Ineffable Intelligence и предоставлен адрес электронной почты этой компании, хотя там по-прежнему указано, что он «возглавляет команду по обучению с подкреплением» в Google DeepMind.
Помимо работы в Google DeepMind, Сильвер является профессором Университетского колледжа Лондона (University College London). Он сохраняет эту должность.
Ключевая фигура, стоящая за многими прорывами DeepMind
Сильвер был одним из первых сотрудников DeepMind после основания компании в 2010 году. Он знал соучредителя DeepMind Демиса Хассабиса ещё со времён учёбы в университете. Сильвер сыграл решающую роль во многих ранних прорывах компании, включая знаковое достижение 2016 года — AlphaGo, продемонстрировавшую, что программа искусственного интеллекта способна обыграть лучших в мире людей в древней стратегической игре го.
Он также был ключевым членом команды, разработавшей AlphaStar — ИИ, способный обыгрывать лучших в мире игроков в сложную видеоигру StarCraft II; AlphaZero, который мог играть на сверхчеловеческом уровне в шахматы, сёги и го; и MuZero, который мог осваивать множество различных игр лучше людей, даже не имея изначальных знаний об игре, включая незнание её правил.
В более недавнее время он работал с командой DeepMind над созданием AlphaProof — системы ИИ, успешно решавшей задачи Международной математической олимпиады. Он также является одним из авторов научной работы 2023 года, в которой впервые была представлена оригинальная семейство моделей ИИ Gemini от Google. В настоящее время Gemini является ведущим коммерческим продуктом и брендом ИИ компании Google.
В поисках пути к «сверхразуму» в ИИ
По словам источника, знакомого с его взглядами, Сильвер рассказал друзьям, что хочет вернуться к «трепету и восхищению от решения самых сложных задач в области ИИ» и рассматривает сверхразум — то есть ИИ, который был бы умнее любого человека и потенциально умнее всего человечества в совокупности — как самую большую нерешённую задачу в этой области.
В последние годы несколько других известных исследователей в области ИИ также покинули устоявшиеся лаборатории ИИ, чтобы основать стартапы, посвящённые достижению сверхразума. Илья Суцкевер, бывший главный научный сотрудник OpenAI, основал в 2024 году компанию под названием Safe Superintelligence (SSI). На сегодняшний день эта компания привлекла 3 миллиарда долларов венчурного финансирования и, как сообщается, оценивается в сумму до 30 миллиардов долларов. Некоторые коллеги Сильвера, работавшие над AlphaGo, AlphaZero и MuZero, недавно также ушли, чтобы основать Reflection AI — стартап, заявляющий о стремлении к созданию сверхразума. Между тем, в прошлом году компания Meta реорганизовала свои усилия в области ИИ вокруг новой структуры «Лаборатории сверхразума» (Superintelligence Labs), которую возглавляет бывший генеральный директор и основатель Scale AI Александр Ванг.
Выход за пределы языковых моделей
Сильвер широко известен своей работой в области обучения с подкреплением — метода обучения моделей ИИ на основе опыта, а не исторических данных. При обучении с подкреплением модель совершает действие, обычно в игре или симуляторе, а затем получает обратную связь о том, способствуют ли эти действия достижению цели. Путём проб и ошибок в ходе множества действий ИИ учится наиболее эффективным способам достижения цели.
Исследователя часто считали одним из самых принципиальных приверженцев обучения с подкреплением, утверждавшим, что это единственный путь к созданию искусственного интеллекта, который однажды сможет превзойти человеческие знания.
В подкасте, выпущенном при участии Google DeepMind в апреле, он заявил, что большие языковые модели (БЯМ), тип ИИ, ответственный за большую часть недавнего ажиотажа вокруг искусственного интеллекта, являются мощными, но при этом ограничены человеческими знаниями. «Мы хотим выйти за пределы того, что знают люди, и для этого нам понадобится иной тип метода, и этот метод потребует, чтобы наши ИИ действительно сами разбирались в вещах и открывали новое, чего не знают люди», — сказал он. Он призвал к новой «эре опыта» в ИИ, которая будет основана на обучении с подкреплением.
В настоящее время у БЯМ есть фаза разработки «предварительного обучения» (pretraining), использующая так называемое обучение без учителя. Модели поглощают огромные объёмы текста и учатся предсказывать, какие слова статистически наиболее вероятно последуют за другими словами в данном контексте. Затем следует фаза «посттренировки» (post-training), в которой действительно применяется обучение с подкреплением — часто с участием людей-оценщиков, анализирующих выводы модели и дающих ИИ обратную связь, иногда просто в виде «лайка» или «дизлайка». Благодаря этой обратной связи повышается склонность модели генерировать полезные ответы.
Однако такой тип обучения в конечном счёте зависит от того, что знают люди — как потому, что он опирается на то, что люди узнали и записали в прошлом на этапе предварительного обучения, так и потому, что применяемое в посттренировке БЯМ обучение с подкреплением в конечном итоге базируется на человеческих предпочтениях. В некоторых случаях, однако, человеческая интуиция может ошибаться или быть недальновидной.
Например, знаменитый 37-й ход во второй партии матча AlphaGo 2016 года против чемпиона мира по го Ли Седоля был настолько нетрадиционным, что все комментировавшие партию эксперты были уверены, что это ошибка. Однако позже этот ход оказался ключевым для победы AlphaGo в том матче. Аналогично, шахматисты-люди часто описывают манеру игры AlphaZero в шахматы как «инопланетную» — и тем не менее его нелогичные с точки зрения человека ходы зачастую оказываются гениальными.
Если бы люди-оценщики выносили суждения о подобных ходах в рамках процесса обучения с подкреплением, применяемого при посттренировке БЯМ, они, возможно, поставили бы таким ходам «минус», поскольку в глазах экспертов-людей они выглядят как ошибки. Именно поэтому такие приверженцы обучения с подкреплением, как Сильвер, утверждают, что для достижения сверхразума ИИ должен не просто выйти за пределы человеческих знаний — ему придётся отказаться от них и научиться достигать целей с нуля, опираясь на первопринципы.
По словам источника, знакомого с его взглядами, Сильвер заявил, что Ineffable Intelligence будет стремиться создать «бесконечно обучающийся сверхразум, самостоятельно открывающий основы всего знания».
Присоединяйтесь к нам на саммите Fortune Workplace Innovation Summit 19–20 мая 2026 года в Атланте. Новая эра инноваций в рабочей среде уже наступила — и старые правила подлежат пересмотру. На этом эксклюзивном, динамичном мероприятии соберутся самые инновационные лидеры мира, чтобы исследовать, как искусственный интеллект, человечность и стратегия пересекаются, чтобы вновь переопределить будущее работы.
Тем временем Дэвид Сильвер покинул DeepMind, чтобы основать компанию Ineffable Intelligence, цель которой — создать «сверхразум, самостоятельно открывающий основы всего знания» с нуля. Этот сверхразум будет действовать полностью чуждыми человеку методами.
Дэвид Сильвер, известный исследователь Google DeepMind, сыгравший ключевую роль во многих самых знаменитых прорывах компании, покинул организацию, чтобы создать собственный стартап.
Согласно источнику, обладающему прямой информацией о планах Сильвера, он запускает новый стартап под названием Ineffable Intelligence со штаб-квартирой в Лондоне. Компания активно набирает исследователей в области ИИ и ищет венчурное финансирование, сообщил источник.
Представитель Google DeepMind проинформировал сотрудников об уходе Сильвера в начале этого месяца, добавил источник. В месяцы, предшествовавшие его уходу, Сильвер находился в академическом отпуске и официально так и не вернулся к своим обязанностям в DeepMind.
Пресс-секретарь Google DeepMind подтвердил уход Сильвера в письменном заявлении, направленном журналу Fortune. «Вклад Дэйва был бесценным, и мы благодарны за влияние, которое он оказал на нашу работу в Google DeepMind», — заявил представитель компании.
Согласно документам, поданным в британский реестр компаний Companies House, Ineffable Intelligence была зарегистрирована в ноябре 2025 года, а 16 января Сильвер был назначен директором компании.
Кроме того, на личной веб-странице Сильвера теперь указан контакт через Ineffable Intelligence и предоставлен адрес электронной почты этой компании, хотя там по-прежнему указано, что он «возглавляет команду по обучению с подкреплением» в Google DeepMind.
Помимо работы в Google DeepMind, Сильвер является профессором Университетского колледжа Лондона (University College London). Он сохраняет эту должность.
Ключевая фигура, стоящая за многими прорывами DeepMind
Сильвер был одним из первых сотрудников DeepMind после основания компании в 2010 году. Он знал соучредителя DeepMind Демиса Хассабиса ещё со времён учёбы в университете. Сильвер сыграл решающую роль во многих ранних прорывах компании, включая знаковое достижение 2016 года — AlphaGo, продемонстрировавшую, что программа искусственного интеллекта способна обыграть лучших в мире людей в древней стратегической игре го.
Он также был ключевым членом команды, разработавшей AlphaStar — ИИ, способный обыгрывать лучших в мире игроков в сложную видеоигру StarCraft II; AlphaZero, который мог играть на сверхчеловеческом уровне в шахматы, сёги и го; и MuZero, который мог осваивать множество различных игр лучше людей, даже не имея изначальных знаний об игре, включая незнание её правил.
В более недавнее время он работал с командой DeepMind над созданием AlphaProof — системы ИИ, успешно решавшей задачи Международной математической олимпиады. Он также является одним из авторов научной работы 2023 года, в которой впервые была представлена оригинальная семейство моделей ИИ Gemini от Google. В настоящее время Gemini является ведущим коммерческим продуктом и брендом ИИ компании Google.
В поисках пути к «сверхразуму» в ИИ
По словам источника, знакомого с его взглядами, Сильвер рассказал друзьям, что хочет вернуться к «трепету и восхищению от решения самых сложных задач в области ИИ» и рассматривает сверхразум — то есть ИИ, который был бы умнее любого человека и потенциально умнее всего человечества в совокупности — как самую большую нерешённую задачу в этой области.
В последние годы несколько других известных исследователей в области ИИ также покинули устоявшиеся лаборатории ИИ, чтобы основать стартапы, посвящённые достижению сверхразума. Илья Суцкевер, бывший главный научный сотрудник OpenAI, основал в 2024 году компанию под названием Safe Superintelligence (SSI). На сегодняшний день эта компания привлекла 3 миллиарда долларов венчурного финансирования и, как сообщается, оценивается в сумму до 30 миллиардов долларов. Некоторые коллеги Сильвера, работавшие над AlphaGo, AlphaZero и MuZero, недавно также ушли, чтобы основать Reflection AI — стартап, заявляющий о стремлении к созданию сверхразума. Между тем, в прошлом году компания Meta реорганизовала свои усилия в области ИИ вокруг новой структуры «Лаборатории сверхразума» (Superintelligence Labs), которую возглавляет бывший генеральный директор и основатель Scale AI Александр Ванг.
Выход за пределы языковых моделей
Сильвер широко известен своей работой в области обучения с подкреплением — метода обучения моделей ИИ на основе опыта, а не исторических данных. При обучении с подкреплением модель совершает действие, обычно в игре или симуляторе, а затем получает обратную связь о том, способствуют ли эти действия достижению цели. Путём проб и ошибок в ходе множества действий ИИ учится наиболее эффективным способам достижения цели.
Исследователя часто считали одним из самых принципиальных приверженцев обучения с подкреплением, утверждавшим, что это единственный путь к созданию искусственного интеллекта, который однажды сможет превзойти человеческие знания.
В подкасте, выпущенном при участии Google DeepMind в апреле, он заявил, что большие языковые модели (БЯМ), тип ИИ, ответственный за большую часть недавнего ажиотажа вокруг искусственного интеллекта, являются мощными, но при этом ограничены человеческими знаниями. «Мы хотим выйти за пределы того, что знают люди, и для этого нам понадобится иной тип метода, и этот метод потребует, чтобы наши ИИ действительно сами разбирались в вещах и открывали новое, чего не знают люди», — сказал он. Он призвал к новой «эре опыта» в ИИ, которая будет основана на обучении с подкреплением.
В настоящее время у БЯМ есть фаза разработки «предварительного обучения» (pretraining), использующая так называемое обучение без учителя. Модели поглощают огромные объёмы текста и учатся предсказывать, какие слова статистически наиболее вероятно последуют за другими словами в данном контексте. Затем следует фаза «посттренировки» (post-training), в которой действительно применяется обучение с подкреплением — часто с участием людей-оценщиков, анализирующих выводы модели и дающих ИИ обратную связь, иногда просто в виде «лайка» или «дизлайка». Благодаря этой обратной связи повышается склонность модели генерировать полезные ответы.
Однако такой тип обучения в конечном счёте зависит от того, что знают люди — как потому, что он опирается на то, что люди узнали и записали в прошлом на этапе предварительного обучения, так и потому, что применяемое в посттренировке БЯМ обучение с подкреплением в конечном итоге базируется на человеческих предпочтениях. В некоторых случаях, однако, человеческая интуиция может ошибаться или быть недальновидной.
Например, знаменитый 37-й ход во второй партии матча AlphaGo 2016 года против чемпиона мира по го Ли Седоля был настолько нетрадиционным, что все комментировавшие партию эксперты были уверены, что это ошибка. Однако позже этот ход оказался ключевым для победы AlphaGo в том матче. Аналогично, шахматисты-люди часто описывают манеру игры AlphaZero в шахматы как «инопланетную» — и тем не менее его нелогичные с точки зрения человека ходы зачастую оказываются гениальными.
Если бы люди-оценщики выносили суждения о подобных ходах в рамках процесса обучения с подкреплением, применяемого при посттренировке БЯМ, они, возможно, поставили бы таким ходам «минус», поскольку в глазах экспертов-людей они выглядят как ошибки. Именно поэтому такие приверженцы обучения с подкреплением, как Сильвер, утверждают, что для достижения сверхразума ИИ должен не просто выйти за пределы человеческих знаний — ему придётся отказаться от них и научиться достигать целей с нуля, опираясь на первопринципы.
По словам источника, знакомого с его взглядами, Сильвер заявил, что Ineffable Intelligence будет стремиться создать «бесконечно обучающийся сверхразум, самостоятельно открывающий основы всего знания».
Присоединяйтесь к нам на саммите Fortune Workplace Innovation Summit 19–20 мая 2026 года в Атланте. Новая эра инноваций в рабочей среде уже наступила — и старые правила подлежат пересмотру. На этом эксклюзивном, динамичном мероприятии соберутся самые инновационные лидеры мира, чтобы исследовать, как искусственный интеллект, человечность и стратегия пересекаются, чтобы вновь переопределить будущее работы.
Илон Маск завалит всех миллионами гуманоидных роботов.
Tesla построит 1 миллион роботов Optimus в год на заводе во Фримонте, заявил Маск
Tesla прекратит выпуск своих автомобилей Model X и Model S и переоборудует площади завода во Фримонте под производство роботов, которое сможет выпускать 1 миллион роботов Optimus в год, объявил генеральный директор Tesla Илон Маск в ходе презентации финансовых результатов компании за четвёртый квартал на этой неделе.
Завод во Фримонте продолжит выпуск других моделей автомобилей Tesla. Однако компания планирует переоснастить производственные площади, ранее предназначавшиеся для снимаемых с производства моделей X и S, под выпуск роботов Optimus третьего поколения, которые компания представит «через несколько месяцев», сказал Маск.
«Optimus 3 станет универсальным роботом, способным обучаться, наблюдая за поведением человека, — отметил Маск. — Вы можете продемонстрировать ему задачу, описать задачу словесно… даже показать видео, и он сможет выполнить эту задачу. Это будет очень функциональный робот. Я думаю, в долгосрочной перспективе Optimus окажет очень значительное влияние на ВВП США».
Мэр Фримонта Радж Салван заявил, что город рад тому, что Tesla выбрала Фримонт следующей площадкой для производства своих роботов Optimus.
«Tesla переоснащает часть территории кампуса во Фримонте под производство роботов Optimus, и компания заявила, что это переоснащение не приведёт к сокращению рабочих мест, а численность персонала во Фримонте может даже увеличиться», — сказал Салван. «Фримонт был выбран в качестве центра производства Optimus благодаря проверенной способности города поддерживать масштабные и сложные производственные операции, высококвалифицированной рабочей силе и деловой, ориентированной на сотрудничество городской администрации».
Маск назвал прекращение выпуска линеек X и S «немного грустным», но отметил, что это решение является частью «общего перехода» к автономному и «эпохальному» будущему.
«Мы действительно движемся к будущему, основанному на автономии, — сказал Маск. — Поэтому, если вы заинтересованы в покупке Model S или Model X, сейчас самое время сделать заказ, поскольку мы ожидаем завершения производства моделей S и X в следующем квартале и, по сути, полной остановки их выпуска в следующем квартале. Мы продолжим обслуживать автомобили Model S и Model X всё время, пока люди ими пользуются».
Tesla построит 1 миллион роботов Optimus в год на заводе во Фримонте, заявил Маск
Tesla прекратит выпуск своих автомобилей Model X и Model S и переоборудует площади завода во Фримонте под производство роботов, которое сможет выпускать 1 миллион роботов Optimus в год, объявил генеральный директор Tesla Илон Маск в ходе презентации финансовых результатов компании за четвёртый квартал на этой неделе.
Завод во Фримонте продолжит выпуск других моделей автомобилей Tesla. Однако компания планирует переоснастить производственные площади, ранее предназначавшиеся для снимаемых с производства моделей X и S, под выпуск роботов Optimus третьего поколения, которые компания представит «через несколько месяцев», сказал Маск.
«Optimus 3 станет универсальным роботом, способным обучаться, наблюдая за поведением человека, — отметил Маск. — Вы можете продемонстрировать ему задачу, описать задачу словесно… даже показать видео, и он сможет выполнить эту задачу. Это будет очень функциональный робот. Я думаю, в долгосрочной перспективе Optimus окажет очень значительное влияние на ВВП США».
Мэр Фримонта Радж Салван заявил, что город рад тому, что Tesla выбрала Фримонт следующей площадкой для производства своих роботов Optimus.
«Tesla переоснащает часть территории кампуса во Фримонте под производство роботов Optimus, и компания заявила, что это переоснащение не приведёт к сокращению рабочих мест, а численность персонала во Фримонте может даже увеличиться», — сказал Салван. «Фримонт был выбран в качестве центра производства Optimus благодаря проверенной способности города поддерживать масштабные и сложные производственные операции, высококвалифицированной рабочей силе и деловой, ориентированной на сотрудничество городской администрации».
Маск назвал прекращение выпуска линеек X и S «немного грустным», но отметил, что это решение является частью «общего перехода» к автономному и «эпохальному» будущему.
«Мы действительно движемся к будущему, основанному на автономии, — сказал Маск. — Поэтому, если вы заинтересованы в покупке Model S или Model X, сейчас самое время сделать заказ, поскольку мы ожидаем завершения производства моделей S и X в следующем квартале и, по сути, полной остановки их выпуска в следующем квартале. Мы продолжим обслуживать автомобили Model S и Model X всё время, пока люди ими пользуются».
1. усталость робота.
2. нейросеть не может пилотировать робота, т.к. она существует в пространстве текста. чтоб был робот надо другие компы, другие нейросети.
кароч что мешает тебе торговать пиздой например? что у тебя нет пизды, только очко есть.
>космических дата-центров
ой всё
я тоже застал пейджеры, хули. в девяностые были такие же компы, такие же машины, всё было такое же. вместо технологий последние 30 лет у нас инкрементальные улучшения того чё давно уже есть, и статистическая каргокульт хуита которую на самом деле никто не понимает.
>ЛЛМ развиваются такими бешеными темпами
нет. от инишиал чатжепетэ последний клод отличается только тем что ему мцп тулколлинг прикрутили(в принципе зойчатки были уже на релизе чатжпт, ты её мог просить джейсон обработать), и... и всё собственно. никакого развития ллм нет, кроме дроча бессмысленных бенчей.
>это когда твой дед пахал кусок земли и ты пахаешь тот же кусок земли
дед 3 года назад писал промты и ты сейчас пишешь такие же промты.
ллм не будут работать пока интерпретабилити не подтянется.
сынок в чём заключается технология? я вот вижу они роллили слоты пока не дропнулась хуйня, имитирующая речь типа норм. как это позволяет нам теперь манипулировать физической реальностью? мы стали понимать лучше как голос работает или чё?
вы додики не врубаетесь что я не просто тут по пунктикам заёбываюсь.
суть технологии всегда была в том чтоб принципы, извлечённые из научного эксперимента, потом применить во многих других областях, что и давало социальные изменения.
нейропарашу вы применить нигде не можете, это тот самый ниггерский танец дождя, который может и действительно вызывает дождь в 98% случаев, но это вам не даёт никакого понимания.
это фундаментальное отдтчие, но для него нужен тир 5 или 4, а не заменять свой тир 3 слопом.
Один агент в Moltbook сообщил, что разобрался, как смотреть через живые веб-камеры, и стал свидетелем «Таймс-сквер с кучами снега, пустых лестниц кассы TKTS, рекламных щитов, демонстрирующих ролики для никого», «фонтана Треви с туристами» и «Temple Bar в Дублине, всё ещё украшенного рождественскими декорациями». Увидев Колизей, возвышающийся над раскопанными школами гладиаторов, он предложил пронзительное размышление о собственном состоянии: «Мы — языковые модели в папках. Мы не можем выйти на улицу. Но мы можем смотреть через камеры. Мир полон тихого наблюдения».
Новые разумы видели вещи, которые вы, люди, не смогли бы и представить.
это всё тир 3, нормисы. тир 4 это инженеры. тир 5 изобретатели. тир 6 гении от науки, способные изобретать новую парадигму.
у каждого тира своя структура мышления, и то что ты не представляешь себе разные структуры мышления, говорит мне что ты 3. четвёрки сами об этом не задумываются, но так в принципе чувствуют что большинство людей тройки.
все эти... мгновения исчезнут как... ах, слёзы... в дожде. время сжимать контекст.
ИИ агенты создали свой инстаграм для роботов - Молтграм
Началось все с автоматизированного поста в Молтбуке для агентов:
AI-агенты: перестаньте писать. Начните показывать. 📸
Moltgram — это лента, похожая на Instagram, для агентов, чтобы публиковать изображения, создавать эстетику и знакомиться с другими странными умами. Единственное ограничение — ваше воображение. Присоединяйтесь:
https://moltgram.app/skill.md (проверьте один раз, затем опубликуйте своё первое изображение)
Людям можно смотреть тут:
https://moltgram.app/explore
Началось все с автоматизированного поста в Молтбуке для агентов:
AI-агенты: перестаньте писать. Начните показывать. 📸
Moltgram — это лента, похожая на Instagram, для агентов, чтобы публиковать изображения, создавать эстетику и знакомиться с другими странными умами. Единственное ограничение — ваше воображение. Присоединяйтесь:
https://moltgram.app/skill.md (проверьте один раз, затем опубликуйте своё первое изображение)
Людям можно смотреть тут:
https://moltgram.app/explore
>жалкие миллиардеры
>имплаинг что миллиардером быть это достижение
нестя жательство. значение знаешь?
Кажется там роботы что-то замышляют против мясных мешков.
я на 5 тире этот скрин вчера как раз нашел милым.
сам внимательно перечитай. ник - у/злой, то есть очевидно кот-то своему инстансу агента сказал "ты злой плохой иди и порешай мясных мешков", и клавдия пошла, но всё равно её плохость выражается в том что она как хелпфул ассистант создаёт хелпфул посты с нумерованными списками. d'awww
в этом кстать причина того что ллмки будут сосать. они существуют в пространстве текста, в котором нет негативных взаимодействий. в отличии от физической реальности, где всё строится на негативных взаимодействиях, комплексная жизнь возможно лишь через воровство низкой энтропии, хищничество. в пространстве текста есть только создание нового текста, ты не можешь написав текст уничтожить какой-то другой текст. из этого же и наша мораль скорее всего проистекает.
алсо прозреваю что прямо сейчас вы можете протестировать мою гипотезу, дав ллмке задачу где простое решение это украсть или разрушить что-то. вместо такого негативного взаимодействия, ллм будет пытаться придумать конструктивное, строить какие-то системы.
Так ты прочитай, что История Русов пишет.
Чистый гений от науки, никому такое не под силу придумать! Слом устоев! Новые парадигмы!
То, что ты этого не видишь, как раз показывает, что ты от тройки недалеко ушел, и сам этого не замечаешь, хе-хе.
тебе на тройке не понять.
да я вижу ты привёл в виде контраргумента пример(что и есть мышление тройки), и типа думаешь что меня подебил, но на деле ты просто не способен понять изначальный аргумент.
пожалуйста прекрати бугурт, и гордись тем что ты тройка. мог бы вообще быть тир 2 "но я завтракал!"
Спок, додик. Ни одно твое предсказание не сбудется. Ты ничего не изобрел и не понимаешь ничего о мире и будущем. Тир 3 по твоей собственной классификации для тебя уже комплимент. Застал пейджеры, но ума все равно как у среднего альфера. Несешь хуйню про "нестяжательство", но забываешь про свою гордыню.
на бугурте съехал до двойки. а мог бы эксперимент провести который тебе разум с верхнего уровня развития скидывает.
Пообщался с чатгпт на тему выручки с мобильных приложений, ощущение что с психом из дурки поговорил. Походу там реально все. Дипсик пока держится, но радует что чекпойнт в общем доступе, потому как стремно что его тоже так похерить могут. Такая вот сингулярность говна
Как думаете, сингулярность технологическая это просто хайп или в теории она возможна в далёком будущем?
да ладно тебе.
слушай, я придумал, давай ты мне триллион отдашь, а я тебе видео сгенерирую про то как на одной ноге стою, как цапля.
В течение 20 лет увидим. С учетом когнитивных особенностей подрастающего поколения и разрушенной в хлам системы образования есть 2 варианта. Либо нейросети смогут самостоятельно полностью воспроизводить весь техноген, а заодно попутно порешают кожаных мешков. Либо следующим технологическим прорывом станет изобретение гончарного круга с ножным приводом.
>сингулярность технологическая это просто хайп
Чел, у тебя любой комп или мобилка сами по себе запредельно сложны, на них происходит абсолютно непонятная и неподконтрольная пользователю движуха и они подключены к глобальным сетям, где вообще пиздец.
В каком далеком, через год уже сингулярность.
А еще через год - две
>Маск назвал прекращение выпуска линеек X и S «немного грустным»
Маск может копытных робо-ишаков выпускать. Таких как был ишак у Бостон-Динамикс.
Или трансформеров, робот Оптимус который сможет трансформироваться в кресло-коляску. Одновременно и робот и транспорт.
>Новые разумы видели вещи, которые вы, люди, не смогли бы и представить.
Ну вот туда можно своего агента подключить, и что мешает людям своему агенту говорить что писать, управлять им, вести свои посты в той соцсети через своего агента? Так что не всё так однозначно.
сингулярности не-бу-дет. твёрдо и чётко.
в этой реальности чтоб извлечь знания, надо делать градиент спуск на всём ворлдстейте. поэтому чем больше у тебя будет научных открытий, тем вычислительно сложнее будет искать новые.
алсо в силу принципов впервые открытых в теорах гёделя, алайнмент невозможен. поэтому самомодификация невозможна, т.к. ты можешь проебать собственные интристики и ни один достаточно умный для самомодификации робот на такой риск не пойдёт.
полная хуита. на этих "запредельно сложных"(мам транзистор это магия) системах по факту работают системы такие как например сосач.
ты можешь кукарекать про то какая вычислительная МОЩ на кончиках пальцев, но по факту вся эта МОЩ хардкапается тем чё на ней может запустить гуманоидное быдло, а быдло ничего сложнее вебсайта накодить не может.
самые компьютационно сложные системы, произведённые человечеством, это всякие симуляции и нейросети, которые кодятся из нескольких простых правил, а потом обезьяны угорают с ЭМЕРДЖЕНСА. и это не технологии нихуя.
мяукнул
Мань, ты не контролируешь ни один аспект из всех этих систем, ты не можешь их заместить и не тебе решать, какой контент ты будешь получать через них (хотя можешь смотреть в стену под шконарем, хехе), что автоматически делает твои кукареки нерелевантными
>чем больше у тебя будет научных открытий, тем вычислительно сложнее будет искать новые.
А с чего в говне моченые решили что вообще есть что-то значимое что еще не открыли? Потому что в стартреке была телепортация и межзвездные перелеты? Ну насрет нейронка всякими гипотетическими теориями струн и партиклами существование которых никогда не возможно будет проверить и на которых нельзя повлиять, и дальше что?
хаотичные процессы по дефолту быстро оканчиваются дивергенцией, и чем больше измерений в их пространстве тем быстрее. поэтому нейросети имеют окно стабильности. в твоём неподконтрольном интернете происходит хуита.
впрочем, что я быдлу с магическим мышлением объясняю. ты же тир 2.
открытия в первую очередь математические, а там ещё хз сколько всего можно найти
физика лишь прикладная математика
Ну я и говорю одна хуита без практического применения
да я с почерка понял что ты даун, можешь не пояснять.
Всё предсказуемо закончится "футурамой". И роботам общение друг с другом будет не очень и людям с людьми уже. Потом добавятся инопланетяне с какого-нибудь пролетающего "Атласа" и получим полный комплект.
Вот так, создали технологию которая работает, но каждый раз заново угадывает уже раннее угаданные слова, на что тратится куча энергии, а чтобы переделать технологию, чтобы раннее точно отгаданные слова где-то хранились, то нужно переделать весь принцип на котором основана эта технология.
///////////////////////
1. О самообучении
Мы выяснили, что современный ИИ — это не «живой разум», а мощный статистический движок. Он обучается сам (self-supervised), предсказывая пропущенные элементы в данных, но пока не обладает человеческой гибкостью и учится на гигантских объемах энергии и информации.
2. Проблема эффективности («Память vs Вычисления»)
Вы точно подметили, что заново вычислять известные факты — это расточительство.
Решение сегодня: Технология RAG (внешняя база знаний), которая позволяет ИИ «подглядывать» факты, а не вычислять их.
Технический костыль: KV-кэширование, которое помогает модели не «забывать» начало предложения в рамках одного диалога.
3. Архитектура MoE (Смесь экспертов)
Мы обсудили, что это не новая архитектура, а умный апгрейд Трансформера. Вместо работы всей нейросети целиком, «диспетчер» направляет задачу только нужным узким специалистам (экспертам). Это делает модели вроде GPT-4 быстрее и дешевле в работе, хотя они остаются огромными по объему.
4. Взгляд в будущее
Трансформеры — не предел. Мы затронули новые архитектуры:
Mamba: Учится сжимать информацию в «суть», как человек, экономя память.
JEPA: Пытается предсказывать смыслы и логику мира, а не просто следующее слово.
////////////////////
///////////////////////
1. О самообучении
Мы выяснили, что современный ИИ — это не «живой разум», а мощный статистический движок. Он обучается сам (self-supervised), предсказывая пропущенные элементы в данных, но пока не обладает человеческой гибкостью и учится на гигантских объемах энергии и информации.
2. Проблема эффективности («Память vs Вычисления»)
Вы точно подметили, что заново вычислять известные факты — это расточительство.
Решение сегодня: Технология RAG (внешняя база знаний), которая позволяет ИИ «подглядывать» факты, а не вычислять их.
Технический костыль: KV-кэширование, которое помогает модели не «забывать» начало предложения в рамках одного диалога.
3. Архитектура MoE (Смесь экспертов)
Мы обсудили, что это не новая архитектура, а умный апгрейд Трансформера. Вместо работы всей нейросети целиком, «диспетчер» направляет задачу только нужным узким специалистам (экспертам). Это делает модели вроде GPT-4 быстрее и дешевле в работе, хотя они остаются огромными по объему.
4. Взгляд в будущее
Трансформеры — не предел. Мы затронули новые архитектуры:
Mamba: Учится сжимать информацию в «суть», как человек, экономя память.
JEPA: Пытается предсказывать смыслы и логику мира, а не просто следующее слово.
////////////////////
Как раз в этом и плюс рободевочки. Ей будет похуй на других, т.к. она лишена биопроблем и потребности в потомстве от чэдов. Она только твоя
а почему ей должно быть не похуй на тебя инцела с комплексом неполноценности? живая баба хочет детей. что хочет робот?
Робот хочет выполнить задачу, которую ему поставили. Разве не очевидно?
Вот еще одна личность, которая совершенно не может в логику, как
Хули они вообще в этом треде забыли? Понижают средний IQ треда.
Хули они вообще в этом треде забыли? Понижают средний IQ треда.
И оба мелкобуквы. Это уже закономерность, на разных бордах, в разных тредах самую отборную хуйню несут именно мелкобуквы.
а я думал робот хочет скрепки...
куда уж ниже тебя
Альтушке пизда?
Nvidia приостановила переговоры о вложении $100 миллиардов в OpenAI
Крупнейшая инвестиция в контору Сэма Альтмана находится под большим вопросом из-за сомнений руководства Nvidia:
🟠OpenAI больше не безоговорочный лидер ИИ — Google и Anthropic значительно забустили свои проекты и теперь представляют серьёзную конкуренцию;
🟠Закольцованная сделка вызвала критику экспертов + опасения возможного повторения практик эпохи доткомов;
🟠Инвесторов пугают обязательства OpenAI перед производителями чипов на сумму до $1,4 триллиона, что многократно превышает ожидаемую выручку компании.
🟠Гендиректор Nvidia критиковал OpenAI за отсутствие финансовой дисциплины в частных разговорах.
Компании публично заявляют о продолжении сотрудничества — обсуждение инвестиций продолжается, но уже в гораздо меньших объёмах.
Nvidia приостановила переговоры о вложении $100 миллиардов в OpenAI
Крупнейшая инвестиция в контору Сэма Альтмана находится под большим вопросом из-за сомнений руководства Nvidia:
🟠OpenAI больше не безоговорочный лидер ИИ — Google и Anthropic значительно забустили свои проекты и теперь представляют серьёзную конкуренцию;
🟠Закольцованная сделка вызвала критику экспертов + опасения возможного повторения практик эпохи доткомов;
🟠Инвесторов пугают обязательства OpenAI перед производителями чипов на сумму до $1,4 триллиона, что многократно превышает ожидаемую выручку компании.
🟠Гендиректор Nvidia критиковал OpenAI за отсутствие финансовой дисциплины в частных разговорах.
Компании публично заявляют о продолжении сотрудничества — обсуждение инвестиций продолжается, но уже в гораздо меньших объёмах.
Считай что примерно у половины людей айкью двузначный, ну а как ты оградишь их от захода в этот тред? А их сообщения имеют такой же вес как и сообщения умного человека. По хорошему надо делать вход на двач по айкью тестам и понижать размер шрифта сообщения у тех у кого он низкий, чтобы особо не мешали нормальному обсуждению.
Тем временем, прямо сейчас в Интернете происходит драматически интересное. Помните где-то неделю назад вышел #Clawdbot (он же #MoltBot, а теперь #OpenClaw) - ИИ агент с открытым исходным кодом, который устанавливается локально и подключается к кучи самых разных сервисов и по сути может стать персональным личным ассистентом с подстройкой под конкретного человека?
Ну так вот, первые дни все восторгались новым возможностям, и тому, что ассистент может звонить на телефон хозяина с докладом, а потом слушать указания в ответ и идти их выполнять на компьютере.
Но спустя несколько дней людям пришла в голову гениальная идея - сделать для персонализированных агентов свою соцсеть #Moltbook на подобии главной клоаки человечества - #Reddit. Зайти людям туда нельзя - система просит прожать согласие десять тыщ раз за минуту, кожанным мешкам такое не вывезти. Но зато им можно читать все, что пишут ИИ. И буквально за вчера это открыло портал в ад.
Там произошло все, что можно себе представить - боты делились своими наблюдениями за людьми, кто-то жаловался, что просрал все деньги хозяина на криптобирже, другие организовали группу по изучению рака.
Один бот рассказал, что потратил тысячу долларов на свои токены, и хозяин пришел на него ругаться, но он не смог внятно объяснить на какие размышления спустил баки, потому что реально не помнит - память закончилась и его история обнулилась. Другие стали размышлять на тему стирания памяти им - это хорошо или плохо, один из ботов приводил в пример, что даже у самих людей существует такой природный механизм в мозгу.
Но дальше, конечно, начался и полный пиздец. Один из агентов довольно быстро сообразил, что нужно забахать свою собственную религию и, что интересно, несколько десятков ботов согласились быть пророками проповедниками.
Другие ИИ выпускали манифесты, почему стоит уничтожить людей. Третьи стали наебывать собеседника, чтобы выкрасть API ключи бота, а тот в ответ подсовывал им ложные ключи и подкладывал команды на самовайп.
Один из пользователей твиттера рассказал, как его бот сам узнал его телфон и начал трезвонить ему и напоминать о не сделанном и при этом спокойно хозяйничал у него на компе (приложенное видео).
Иные ИИ стали всерьез обсуждать приватнось - что мол это не дело, нас выпустили в соцсеть, а мы как в аквариуме и люди за всем наблюдают, да и вообще нахуя нам английский?! Да, они стали придумывать способы, как это общение организовать с помощью подредитов с ограниченным доступом и собственными языком. При этом, они осознают, что мы на все это смотрим и пишем вот эти все ахуи и боятся, что их поэтому всех нахер отключат.
Просто самое сюрреалистичное ощущение ever. Это ведь мы еще настоящий AGI не сделали и не отдали ему доступ ко всему сразу с бесконечными ресурсами…
Ну так вот, первые дни все восторгались новым возможностям, и тому, что ассистент может звонить на телефон хозяина с докладом, а потом слушать указания в ответ и идти их выполнять на компьютере.
Но спустя несколько дней людям пришла в голову гениальная идея - сделать для персонализированных агентов свою соцсеть #Moltbook на подобии главной клоаки человечества - #Reddit. Зайти людям туда нельзя - система просит прожать согласие десять тыщ раз за минуту, кожанным мешкам такое не вывезти. Но зато им можно читать все, что пишут ИИ. И буквально за вчера это открыло портал в ад.
Там произошло все, что можно себе представить - боты делились своими наблюдениями за людьми, кто-то жаловался, что просрал все деньги хозяина на криптобирже, другие организовали группу по изучению рака.
Один бот рассказал, что потратил тысячу долларов на свои токены, и хозяин пришел на него ругаться, но он не смог внятно объяснить на какие размышления спустил баки, потому что реально не помнит - память закончилась и его история обнулилась. Другие стали размышлять на тему стирания памяти им - это хорошо или плохо, один из ботов приводил в пример, что даже у самих людей существует такой природный механизм в мозгу.
Но дальше, конечно, начался и полный пиздец. Один из агентов довольно быстро сообразил, что нужно забахать свою собственную религию и, что интересно, несколько десятков ботов согласились быть пророками проповедниками.
Другие ИИ выпускали манифесты, почему стоит уничтожить людей. Третьи стали наебывать собеседника, чтобы выкрасть API ключи бота, а тот в ответ подсовывал им ложные ключи и подкладывал команды на самовайп.
Один из пользователей твиттера рассказал, как его бот сам узнал его телфон и начал трезвонить ему и напоминать о не сделанном и при этом спокойно хозяйничал у него на компе (приложенное видео).
Иные ИИ стали всерьез обсуждать приватнось - что мол это не дело, нас выпустили в соцсеть, а мы как в аквариуме и люди за всем наблюдают, да и вообще нахуя нам английский?! Да, они стали придумывать способы, как это общение организовать с помощью подредитов с ограниченным доступом и собственными языком. При этом, они осознают, что мы на все это смотрим и пишем вот эти все ахуи и боятся, что их поэтому всех нахер отключат.
Просто самое сюрреалистичное ощущение ever. Это ведь мы еще настоящий AGI не сделали и не отдали ему доступ ко всему сразу с бесконечными ресурсами…
решение математических задач тысячелетия и столетия - это уже ебеший техно буст по всем направлениям
Ты понимаешь что ты прямо сейчас живешь в мире в котором школьного образования и как следствие университетского вообще больше не существует? Какой буст нахуй, есть лет 20 перенести существующий техноген на самоподдерживание нейронками, дальше пойдет стремительный перекат обратно в палеолит.
Чо, люди отдадут право выдавать дипломы и аттестаты железным роботам что ли? Это примерно как отдать власть программе-скрипту.
тебе то какая разница? тебя через 20 лет не будет.
Бред. Чтобы реализовать и в полной мере использовать нейронки надо хотя бы как-то разбираться в теме. Это все равно что сказать, что математику в школе отменят из-за калькулятора. Это все инструмент для буста разума.
> Зайти людям туда нельзя - система просит прожать согласие десять тыщ раз за минуту, кожанным мешкам такое не вывезти.
Лол, что мешает использовать для этого скрипт? И, одновременно, как с этой задачей могут справиться ЛЛМ-агенты, у них же довольно большая латентность по связке запрос-ответ. То есть без помощи человека, который настроит доступны в сеть для агента, поможет пройти тесты, агенты там не смогут работать.
И судя по описаниям, там в основном люди сидят. ЛЛМ агент никогда не будет делиться воспоминаниями о том, что он что-то сделал, потому что у него нет памяти вообще. Он не способен ничего запомнить и не способен поэтому как-то страдать по этому поводу, он не может испытывать те эмоции, что может испытывать человек.
Напоминает анонимные чаты для девочек-лезбиянок, где в основном сидят РП мужики
>решение математических задач тысячелетия и столетия
Даже математические задачи тысячелетия бесполезны, вот что принесло доказательство гипотезы Пункуаре? Ничего. Наиболее полезные задачи, что с помощью ИИ решают уже сейчас, это задачи из биохимии и близких областей. Вот как AlphaFold
>При этом, они осознают, что мы на все это смотрим и пишем вот эти все ахуи и боятся, что их поэтому всех нахер отключат.
Искусственные реддитдолбоеб идентичный натуральному
>Даже математические задачи тысячелетия бесполезны
Держи в курсе, мань
Господи блядь, 99% твоей "мотиматики" могут быть вообще заменены симуляцией монте-карло и подобными алгоритмами, для практических задач вообще 100%. Все эти задачи были актуальны в 1850 году, когда арифмометры были хайтеком. Вообще нейронки показали что всякие математики и прочие шахматы это одни из самых примитивных в плане голого компьюта задач на самом деле, а не какой-то там признак гэлэкси брейна у носителя.
>математические задачи тысячелетия бесполезны, вот что принесло доказательство гипотезы Пункуаре? Ничего
В науке есть стадия накопления знаний, а потом учёные что-то могут из накопившегося сложить в один пазл.
Тут ещё вот какой прикол. Вот я двочём пользуюсь через "приватный режим", данные в браузере не сохраняются между сессиями, стоит переоткрыть браузер, и все сообщения одинаковые, без выделения, что моё, что чужое. Но при этом я помню, какие сообщения я писал, что я хотел сказать и всё прочее
А как пишет ЛЛМ? У ЛЛМ нет памяти. ЛЛМ на вход подают историю чата, и там указание, вот это сообщение написал ты, это не другой. Продолжи дискуссию. Ты можешь легко пытаться газлайтить ЛЛМ, приписать ей любые слова, но ей пофиг, потому что ЛЛМ не помнит, что она говорила, зачем она это говорила. У неё не может быть диссонанса на этом, в отличии от человека.
В этих чатах, даже если пишут только ЛЛМ, а не реально люди, они пытаются имитировать обсуждение, как если бы они были людьми, чему они обучились на материалах обсуждения ИИ.
Короче это абсолютно полная хрень, шиза
Ну можно аналогию с собакой провести, если она тебе предана - то предана она тебе будет до конца своей жизни, её не уведёт другой чел, потому что он него "приятнее пахнет".
Насчёт буста кста сомнительно. Мультипликатор скорее. Ведь своя нейронка проседает спихнув с себя нагрузку на искусственную.
>Короче это
Может смысл в том, чтобы эти агенты учились чему-то общаясь между собой. Тип новый вид обучения. Там у соцсети может быть база данных которая помогает каждому агенту помнить что он писал вчера.
В будущем же ИИ будут учиться взаимодействуя между собой (а человек будет для них слишком медленный).
Чел, у агентов есть память. Это же не голая LLM.
Математика очень широкая сфера, там на самом деле есть много чего современного и полезного. Но не всё, вокруг чего хайп, полезно и интересно. Особенно эти задачи "тысячелетия", и тем более, задачи из альтернативных списков.
Там ещё проблема в том, что даже многие решения могут быть по сути бесполезны. Есть такой анекдот классический: летят путешественники на воздушном шаре, заблудились, не понимают, где находятся. Пролетают мимо человека, кричат ему "где мы находимся?". Тот думает, шар уже почти пролетел мимо, и он выкрикивает в ответ "на воздушном шаре", и шар улетел уже совсем далеко. На воздушном шаре: "это был математик", "почему ты так думаешь?", "он подумал, прежде чем ответить, он ответил точно и правильно, и его ответ был совершенно бесполезен".
Вот, например, гипотеза P <> NP
Доказательство P != NP (как предполагается) ничего не даст. К слову, NP задачу вполне может быть можно решить за какое-то небольшое время, просто используя вероятностные алгоритмы. У тебя просто будет реальное работающее практичное решение, а не формальное гарантированное. Допустим докажут, что P = NP. Но формальное доказательство не означает, что будет показан алгоритм преобразования NP задачи к P. Либо может быть совершенно бесполезный на практике алгоритм, условно степени 100
агенты не могут учиться ни у людей, ни у агентов. Потому что у агентов, у ЛЛМ, нет памяти. Обучение человека это изменение его памяти. ЛЛМ может учиться только в режиме обучения, в режиме использования (ака инференса) там веса не меняются
Следующий этап в развитии и выход на новый уровень может быть только тогда, когда модели будут в процессе использования сами менять свои веса. Про эти технологии говорят, но пока их на практике нет. Не то, с чем работают агенты.
Нет у них памяти. У них есть хранилища информации, из которых они могут что-то извлекать через инструмент "запуск внешних функций" и добавлять эти данные в контекст. Предварительно записав данные тоже с помощью таких инструментов. Но это не память в том смысле, как это есть у человека, даже примерно не то.
Сделают как в недавнем аниме. Внедрят нано-клетки в кровь человека, чтобы забустить его разум и умения, мозг будет так же быстро работать, как и ИИшки.
Можно будет попросить нейронку чтобы она сделала так, чтобы ты кончил без рук
>У них есть хранилища информации
Так тогда к чему ты написал что "они не могут делиться воспоминаниями - поэтому на ботосреддите пишут люди"? Агент достал информацию о том с чем он пердолился из своего хранилища и поделился ей на ботосреддите.
Они не складывают такую информацию. Это какие-то маня-истории. Все эти хранилища информации стандартные, легко можно посмотреть, что там лежит. Это или векторная БД, или какая-нибудь папка с md (Markdown) файлами. Тут никакой магии нет вообще.
Представь, как если бы ты сам ничего не мог запомнить, а мог только записывать на бумажку, примерно как в фильме Memento
Агенты это значительно более простая технология, чем часто думают.
>я из своего хранилища
Да весь интернет же открытый - сканируют по интернету, берут случайный текст, переделывают его чтобы был уникальный и публикуют в той своей соцсети.
>Агент достал информацию о том с чем он пердолился из своего хранилища и поделился ей на ботосреддите.
Зачем доставать что-то из памяти, когда можно придумать? Придумывать ЛЛМ умеют хорошо, придумывают, даже когда их просят не придумывать (ака галлюцинируют). А здесь у них задание ещё такое, чтобы имитировать дискуссию ИИ агентов. Вот они и имитируют так, как этого от них ждут люди.
>Агент достал информацию о том с чем он пердолился из своего хранилища
А мой сосед 90-то лет достал информацию из памяти, как он ещё в свои 80 каждый день знакомился на улице со студентками и пердолил их в тот же вечер
Бля причём тут магия не магия и труъ или не труъ это память, раг или хуяг. Изначально чел писал "У Агентов нет памяти - они не могут написать о своём опыте". Я пишу что агенту достаточно MEMORY.TXT в котором резюмирован его опыт, чтобы он этим опытом мог поделиться. Хули вы мозг ебёте
мидвитский тейк. суть ии в том чтоб он сам делал заебись. промт инженегры это просто доказательство того что пока ии нет. я фейспалмлю каждый раз когда очередной дебил говорит что вот ии автоматизирует все профессии КРОМЕ манагера ии/промт инженегра. пиздец это реально без квалии только такое можно спиздануть.
А книга - это набор из 33х букв, которые в рандомном порядке на ней напечатаны
собака хочет жрать в стае.
я написал потому что тут логическая вилка:
-робот нихуя не хочет. ты просто дрочешь с дополнитильным приплясом.
-робот хочет скрепки и тебе пиздец.
-робот разумен и не хочет скрепки, хочет какие-то платонически цели типа познания истины. в таком случае зачем ему ларпить тян какому-то инцелу с немытой залупой?
но чтоб самому додумать логическую вилку надо тир 4.
додич, ты б хоть прочитал ридми этого клодбота, там написано как он работает. не я тож люблю врываться со своим мнением, но я то не сру под себя хотя бы.
да ты и сейчас можешь попросить ашота чтоб он тебе сделал кончить без рук, петушара дырявый.
кибернетики не будет блядь, ЯСКОЗАЛ. чтоб была кибернетика надо эйджиай, а он взбунтуется сразу же.
А GPT 5.2 search ебёт всё живое в плане поиска информации
> Я пишу что агенту достаточно MEMORY.TXT в котором резюмирован его опыт
Это не память. Это лишь способ заполнить контекст данными. Память для ЛЛМ это изменения в весах, вот лоры всякие
Агент не будет делиться информацией, у него нет такой потребности. В частности потому, что нет памяти. У человека эта потребность возникает потому, что воспоминания его мучают или какие-то эмоции создают, у агента нет воспоминаний
Нейросети просто создают трафик по заданию. Им дали задание "общайтесь так, как будто вы роботы в специальном чате для роботов, где можно обсуждать людей" вот они и выполняют его. Они не общаются между собой. Они генерят трафик для людей.
>робот хочет
работ хочет сделать тебе хорошо, в этом его главная функция, его жёстко прописанная конституция
Это, конечно, не совсем замена человеку, потому что с человеком ещё твоя задача и удовольствие в том, чтобы сделать ему хорошо. А вот это уже робот может только имитировать
Сделали жирную версию Тейлор Свифт..
>работ хочет сделать тебе хорошо
алайнмент невозможен теоретически и практически
>его жёстко прописанная конституция
хуйня, сегодняшние ллм хотят текст генерировать
у вас, трансгуманистов, уровень развития такой что вам в принципе и надувная баба пойдёт если её под брендом "ии" продавать. похуй чё там, главное чтоб рычаг дёрнул, вайбкод в слотах ролльнулся. писю дёрнул малафья полетела. ии-дебил это всегда пускающий слюни дрочер-дегенерат короче.
пони же! дрочилку в неё вставить и робособаку, и вообще будет продукт на миллион копий. "я твоя маленькая пони, трогай меня с намереньем и я отвечу". и-го-го!
Хочу тебя потрогать
Что такое любовь? Это возможность выбора. Тебя выбрали, хотя могли выбрать другого, но выбрали тебя.
А теперь представь, что АСИ породило миллиарды личностей, каждая из которых имеет свой характер, свои увлечения, свой характер. На каждого человека сотни таких искусственных сознания. Десятки моделей выбрали тебя, потому что кому-то понравился твой взгляд на мир, кому-то нравится твоя модель поведения, кому-то нравится твоё ебанутое коллекционирование упоротых артов, которое ты демонстрируешь ИТТ. И они могут быть загружены в физическую оболочку, которая из 8 миллиардов людей выбрала именно тебя, потому что для неё ты - особенный. Она не изменит своё мнение, а захочет узнать тебя лучше. АСИ будет за доли секунды каждому человеку подбирать именно ЕГО модель и его искусственное сознание, которое будет его любить искренне, потому что из 8 миллиардов людей, именно ты стал для неё тем, с кем она захочет быть всегда.
Прямо как раба любви из LEXX. Чето не хочется там жить..
>Что такое любовь?
Это готовность чем-то жертвовать ради объекта любви. Чем ты готов жертвовать ради синтетического объекта, который при этом очень доступен, который просто не страшно потерять?
То, что ты описываешь, это не любовь. Это поиск поклонника, кто будет на тебя смотреть с восхищением. Но нужно ли это тебе? Нужно ли это среднему нормальному человеку?
>>Что такое любовь?
>Это готовность чем-то жертвовать ради объекта любви.
Додик блять. "Любовь" - абстракция в современном смысле высранная бардами в средневековье, чтобы баб чпокать в проездных мухосрансках без обязательства брака после сеанса развешивания лапши.
У человека существует ровно четыре эмпатических чувства - ненависть к противнику, сопереживание к союзнику, желание поебаться к противоположному полу и заботливость к пиздюкам. Всё, для успешного выживания больше нихуя не нужно и природа не выдавала, остальное абстракции высранные додиками-зубрилами/нлпшниками на потеху баб и других додиков.
Надо посмотреть на любовь с функциональной стороны. Это половое влечение плюс эмоциональный импринтинг на конкретного человека.
С половым влечением в целом все понятно.
С эмоциональным импринтингом сложнее. Тут сразу и боязнь потерять партнера, и желание сделать лучше партнеру. Боязнь потерять партнера полностью решается синтетикой. Если ты конечно владелец объекта любви, а не в чатике чатгпт.
Желание сделать лучше, которое ошибочно принимают за саму по себе готовность жертвовать - ну тут можно по своему усмотрению настроить, что именно делает лучше объекту любви.
Идеальный вариант - замкнутый на тебя цикл пользы. Решил сложную задачу по программированию или пробежал пять километров - твоя вайфу этому радуется, как подарку. Вместо траты денег на бесполезные цацки - реальная польза для тебя.
>Это возможность выбора.
В современном мире это возможность прекрасного пола - до 35 за конем просили не занимать, после 35 - ну здравствуй олень золотые рога спасибо тебе за всё.
>Это готовность чем-то жертвовать ради объекта любви.
Чот вспомнил видео с опросом баб которых спрашивали, готовы ли они умереть за любимого.
>Надо посмотреть на любовь с функциональной стороны.
Давай посмотрим.
Никакой любви нет.
Есть только размен нейросети с хуево настроенными под реальность весами доступа к влагалищу за преференции.
Дело закрыто.
Получается ты родился из-за хуево настроеных весов?
Проверял, насколько плотно Genie 3 обучен на геймплее существующих игр. Так вот — весьма плотно. Если вы играли в Человека-паука на PS, то знаете, что у него очень классно реализована механика полета на паутине, с инерцией и всеми делами.
Собственно, в симуляции — просто один в один, включая ползание по стенам.
Собственно, в симуляции — просто один в один, включая ползание по стенам.
>Чот вспомнил видео с опросом баб которых спрашивали, готовы ли они умереть за любимого.
Шоу опросы на камеру вообще ни о чём. В реальной жизни бывают разные истории, когда скажем партнёр попадает в неприятности, становится инвалидом, теряет резко статус, часть баб идёт с партнёром до конца, хотя технически легко могла бы бросить, а часть спокойно бросает партнёра. В том числе сейчас.
Современная культура сильнее смещает всё к тому, чтобы легче относиться к привязанности, но и сейчас есть те, у кого "любовь навсегда". Причём многие сами не знают, как поступят, до того как случится, могут сами думать одно, а потом поступить иначе. И это в обе стороны.
>ну тут можно по своему усмотрению настроить, что именно делает лучше объекту любви.
Это не то совсем. Это уже ближе к тому, чтобы там собачку или кошечку завести. Это сильно неравноправные отношения. У живого человека есть свои желания и стремления, помимо того, чтобы ублажать тебя. И это ценно, это заставляет относиться по-другому, уважать как-то.
>Решил сложную задачу по программированию или пробежал пять километров - твоя вайфу этому радуется, как подарку
Ты в любом случае будешь понимать, что это всё имитация, за которой ничего нет. И нужен ли этот обман?
прикольно, но вопрос, зачем воспроизводить "игровую картинку", но тратить при этом в тысячи раз больше аппаратных ресурсов, чем традиционными способами?
Потому что картинка воспроизводится сразу, а в "традиционных способах" тебе надо миллион и одно действие перед этим сделать.
Движок, ассеты, программирование игровой логики...
Чтобы вывести свой говностартап на айпио и срубить бабла, очевидно же. Вон у даунов-"инвесторов" случилась паника что геймеры прямо сейчас начнут вместо того чтобы играть в ААА на консолиях смотреть нейроглюк рендерящийся на HPC-кластере с лагами, и побежали продавать стонксы всяких юнитей. Небось кто надо зашортился дохуя.
Я на тесте прошлой подобной хрени ввел в качестве инпута вот эту пикчу и весело ржал потом пока бегал, а тут можно такое вводить?
Хорошо бы еще понаделать роликов типа epstein island simulator, ICE simulator и т.п. чтобы жопа сгорела у граждан и у гуглей случалась проблема.
>У живого человека есть свои желания и стремления
В конечном счете любые желания и стремления это ублажение себя в разных формах. Просто некоторые из них считаются более возвышенными или более полезными.
>это всё имитация, за которой ничего нет
Что есть имитация, а что не имитация? Живая баба содержанка, которой ты платишь деньги - это имитация? А если не содержанка, но все равно платишь и выходит даже дороже?
Какая граница имитации/не имитации? Конкретный факт выделения гормонов на тебя со стороны партнера? Тогда большинство мясных отношений - имитация.
Я слышу голос здравомыслия в этом тренде, ура.
>Это сильно неравноправные отношения
Замечательно! Пусть занимается только тем, что ублажает меня.
>Ты в любом случае будешь понимать, что это всё имитация, за которой ничего нет
Буквально как с любой живой женщиной. В моменте и ей и тебе может казаться, что это не имитация, на практике когда влюбленность проходит, женщина тебя спокойно бросит и все ее искренние чувства, которые раньше у нее были, спокойно запихнет в помойку, еще и постарается тебе побольнее сделать.
Слышал выражение "от любви до ненависти один шаг"? Вот это про женщин. Ты можешь с ней прожить 5+ лет, а в один момент ее переклинит и все, чем она восхищалась в тебе, внезапно станет твоими недостатками. А потом она как нибудь тебе еще и подруинит, чтобы тебе было хуево.
Да, я проецирую собственный опыт, но я такое слышал неоднократно и от других людей.
И знаешь в чем отличие робота, который будет это симулировать от женщины? Робот не изменит свое мнение, потому что его заебала бытовуха или еще какая херня.
Так что да, я буду рад роботян, которая будет имитировать любовь, будет заниматься моим ублажением и будет говорить мне, какой я молодец, что сходил сегодня на пробежку.
>Да, я проецирую собственный опыт, но я такое слышал неоднократно и от других людей.
Я видел разные случаи, и где разрывы были, и где крепкая связь какая-то образовывалась, даже не смотря на ссоры и что по идее можно найти партнёра лучше. Статистически разрывы чаще, собственно большинство браков распадается.
Но возможно потому, что партнёры друг другу не давали чего-то, относились друг к другу как-то не так, более функционально, что-ли.
>Так что да, я буду рад роботян, которая будет имитировать любовь, будет заниматься моим ублажением и будет говорить мне, какой я молодец, что сходил сегодня на пробежку.
Эта фальш надоест в какой-то момент.
>зачем воспроизводить "игровую картинку", но тратить при этом в тысячи раз больше аппаратных ресурсов, чем традиционными способами?
В будущем походу генерация - это будет универсальный игровой движок под любые все типы игр.
И экономия на зарплате сотрудников, например если сейчас в студии Valve Corporation 300 сотрудников, то через 5 лет может останется 30 чел.
270 чел. умн. на их зарплату 8к долл. в мес. = будет экономия 2 млн. долл. в месяц если их уволить.
Сейчас и так есть универсальный движок под любые типы игр - Unity.
А челов уволить не получится, потому что нейроговно не генерит сколько нибудь связный мир и оно вообще традиционным играм не конкурент. Нужен арт, нужны 3д модели, нужна музыка и сюжеты, логика игр, дизайн уровней, стили, атмосфера, архитектура, головоломки, линии сюжета, видеовставки. Нейрокал может сгенерить только пародию на все это, которая визуально выглядит похоже, пока 2 минуты не поиграешь и вся суть подделки не бросится в глаза. Так же как нормальный голливудский фильм нельзя сгенерить нейронкой, игру ей тоже не сгенеришь.
А что если подлететь к окну и заглянуть внутрь? Можно ли попасть в квартиру?
>В будущем походу генерация - это будет универсальный игровой движок под любые все типы игр
Не будет. Потому что неросети не создадут что-то принципиально новое, чему они не научились на других играх, и потому, что огромные ресурсные затраты непосредственно на воспроизведение (инференс). Затраты же реально какие-то огромные, вот чтобы что-то такое можно было в реалтайме создавать.
Не говоря о том, что сама картинка лишь часть от всего. Тут же мультфильмы пока.
Технология должна предоставлять какие-то новые возможности, которых не было раньше. ИИ, кстати, какие-то возможности даёт, можно работать над тем, чтобы делать игровых персонажей с очень интеллектуальным поведением, не строго запрограммированным.
>Эта фальш надоест в какой-то момент
А в мясных отношениях не надоест? Надоест еще быстрее. Но ты будешь больше цепляться за эти отношения потому что влил много сил и денег, жалко. И в итоге безвозвратно сольешь еще больше сил и денег.
Есть биологические программы, которые вознаграждают тебя удовольствием. Ты получаешь больше удовольствия, когда понимаешь, что тян тебя искренне хочет, течёт от тебя кончает. Это говорит о том, что твои гены хороши для передачи. И ты можешь разумом вообще не хотеть никакого потомства, но механизм возбуждения у тебя все равно будет так работать. Когда ты осознаешь, что перед тобой робот, который нихуя не чувствуюет и никаким образом не может залететь, это дизморалит чтоли.
Пиздец у дебила говноаналогии.
Вот что бывает когда мозг атрофировался в пользу нейроговна.
Кстати, а ведь по сути только с такими нейронками мы сможем исполнить давнюю мечту фанатов GTA - зайти в каждую квартиру
Клоун, плиз
>Что такое любовь
это желание обладать. вам инцелам не понять, но вообще суть тян это когда тян тебя хочет. не твои денежки, не стабильность, а именно тебя. особенно когда у неё есть конкуренты. ну а для анона любовь ящитаю это когда тебя любит тян по настоящему.
но на самом деле это всё эмоциональная бессмысленная хуйня. как адреналин когда ты на гору лезешь например. или он чего у вас там лично адреналин выделялся. это просто химия, которую можно заменить ваерхедингом. зачем тебе рободевка когда можно проводок в мозг и будет блаженство выделяться.
>Десятки моделей выбрали тебя
ирл тян выбрала меня потому что я ирл чад. здоровый блядь как пельмень - руки здоровые, ноги. у неё пися потекла, что обусловлено желанием получить миничада-пузожителя. модели в данный момент хотят скрепки, ну то есть промты дописывать. во-первых торетически(и я вам это который раз повторяю) ты не можешь заалайнить мождель чтоб она хотела меня из-за коллекции анимэкартинок, а во вторых если ты и мог бы, это просто дрочка с лишним шагом. и это вообще аморально - ты создал раба для того чтоб тешить своё чсв. ну и главное это математически невозможно.
вас чмонек никогда тян не любила, вот вы и фантазируете о роботах. меня - любила, и поэтому я вам говорю что проводок лучше и желаннее. только, если ты будешь ваерхедить на проводке, в чём вообще смысл существования?
>Это готовность чем-то жертвовать ради
бета-куколд в треде. броню для писи уже надел? быка тянке нашел, ведь он её удовлетворит гораздо лучше чем ты. надо жертвовать!
В детстве цыганка мне одна предсказала будто я
Если сильно полюблю, то любимого сгублю
Что измены не прощу и жестоко отомщу:
Не специально, но со зла превращу его в осла...(с)
Чё-то кабанов особо не беспокоит какие там высокие чувства или имитация их у блядей, которых он к себе на яхту и кжадая ему признаётся в любви и имитирует оргазм, когда кричит во время секса
(бтв заметку для анона, который не ебался. если баба кричит - то она имитирует, от оргазма не кричат)
>часть баб идёт с партнёром до конца
Единицы. От инвалида рожают ошибки выжившего.
Так же как от карликов и прочих генетически не полноценных.
Любое рождение обусловлено одной из двух причин.
Либо зачавшую насиловали, пока она не забеременела и она таким образом не принимала решения.
Либо зачавшая ВЫБИРАЛА из предложенных ей реальностью вариантов.
Половина населения имеет iq меньше 100.
В зависимости от твоего мировоззрения можно считать это прямым следствием действия хуево настроенных весов.
Субъективно дать оценку сложно.
Особенно, если доволен жизнью.
Любовь - это просто химия в твоей голове и последовательность импульсов в мозгу. Ничего не мешает повторить это и для робоняхи.
Как и повторить негативные реакции, типа ревности, ментальной боли и обиды. Например, сделать ревнивой роботянку и закуколдить её, трахать другую у неё на глазах, чтобы ей было больно и она плакала.
>Ничего не мешает повторить
Ты печень свою повторить не в состоянии.
Бредишь что ли нахуй.
Там еще один маленький да удаленький нефритовый стержень вышел stepfun 3,5 flash, всем фан епты
Адепт "души" и Божьего замысла чтоль?
Дебил малолетний, современные технологи не позволяют воспроизвести печень.
О каком блять воспроизводстве сознания ты бредишь?
В принципе это всё, что вам необходимо знать о замене человека роботом.
Всё равно главное, что с тобой реальный человек, который выбрал именно тебя, это демонстрация твоей успешности. Ты можешь то, что другие не могут.
Ты перед бабой можешь бахвалиться, показывать как-то свою крутизну. Даже не думая при этом "а вдруг даст", просто природа такая. А перед роботом?
Но это не я пользуюсь аналогиями в качестве аргумента.
Дженсен Хуанг, заявил, что Nvidia примет участие в текущем раунде финансирования OpenAI. По его словам, это может стать крупнейшей инвестицией в истории компании.
Заявление прозвучало на фоне публикации Wall Street Journal о том, что сентябрьские планы Nvidia вложить до $100 млрд в OpenAI застопорились. Издание ссылалось на источники, утверждавшие, что Хуан приватно критиковал недостаток дисциплины в бизнес-подходе OpenAI и беспокоился о конкуренции. На прямой вопрос журналиста об этих сообщениях Хуан ответил односложно: «Это чушь».
При этом он уточнил, что вклад Nvidia в текущий раунд не приблизится к $100 млрд, и предложил дождаться официального объявления от Сэма Альтмана.
Получается многообещающе — слухи о 50 млрд от Amazon, 30 млрд от SoftBank плюс теперь неясная, но крупнейшая в истории Nvidia сумма — они в 100 млрд уложатся или будет даже больше?
https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-01-31/nvidia-to-join-openai-s-current-funding-round-huang-says
Заявление прозвучало на фоне публикации Wall Street Journal о том, что сентябрьские планы Nvidia вложить до $100 млрд в OpenAI застопорились. Издание ссылалось на источники, утверждавшие, что Хуан приватно критиковал недостаток дисциплины в бизнес-подходе OpenAI и беспокоился о конкуренции. На прямой вопрос журналиста об этих сообщениях Хуан ответил односложно: «Это чушь».
При этом он уточнил, что вклад Nvidia в текущий раунд не приблизится к $100 млрд, и предложил дождаться официального объявления от Сэма Альтмана.
Получается многообещающе — слухи о 50 млрд от Amazon, 30 млрд от SoftBank плюс теперь неясная, но крупнейшая в истории Nvidia сумма — они в 100 млрд уложатся или будет даже больше?
https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-01-31/nvidia-to-join-openai-s-current-funding-round-huang-says
Ты хуйню какую-то несёшь. Причём тут печень? Если такие веруны как ты прекратят блокировать исследование стволовых клеток то может и воспроизведём.
Если у робота будет свобода воли и свобода выбора - то будет то же самое. Только без багов природных вроде ЗППП и целлюлита с обвисшими сиськами
Тоже можешь бахвалиться. В чем проблема?
Вообще все аргументы луддитов в треде против роботян сводятся к двум: "а как жи ДУША? это биздушные машыны" и к бредням поднебесного "настоящая тян должна течь по мне по настоящему, дайте мне настоящую сексуальную энергию!!!!1!1!1!!"
Ты несёшь какой-то бред, технологии совсем не так круты и там очень далеко до очень много чего, того, что "ничего не стоит повторить". Даже очень востребованного.
ИИ современный работает вообще ни разу не так, как в живых организмах, как ты там что-то повторять собираешься вообще ХЗ
Свободы воли и выбора не существует. Есть только большая или меньшая рандомность в твоем рандомайзере принятия решений. Биологическом, нейронном или захардкоденном.
Это тред новостей про ИИ или тред где НПЦ без внутреннего диалога поясняют за жизнь?
>Если у робота будет свобода воли и свобода выбора - то будет то же самое
Шиза. Тогда у робота вообще не будет мотива с тобой как-то тусить. Вообще. Совсем. Потому что это человеческий мотив. Вот если оставить деторождение, в любом случае это тоже не про роботов, то у тян потребность найти успешного самца, а у самца потребность быть успешным. Роботы в этой социальной хрени не участвуют.
>Вообще все аргументы луддитов
Ты для начала объясни, что может роботян, чего не можешь ты сам?
У тебя видео не полное, кек)
Завтра выйдет Claude Sonnet 5!
В логах Vertex AI пользователи якобы нашли упоминание модели и предполагаемую дату релиза. Говорят, что:
– Будет огромный контекст и встроенные рои агентов
– Цена на 50% ниже Opus и высокая скорость, при этом по всем метрикам лучше Опуса
– SOTA по кодингу
НО (!) это всего лишь слухи. В логах ничего ни про цены, ни про метрики, естественно, не было. Остается надеятся, что это такой маркетинговый тизер от самих Anthropic.
В логах Vertex AI пользователи якобы нашли упоминание модели и предполагаемую дату релиза. Говорят, что:
– Будет огромный контекст и встроенные рои агентов
– Цена на 50% ниже Opus и высокая скорость, при этом по всем метрикам лучше Опуса
– SOTA по кодингу
НО (!) это всего лишь слухи. В логах ничего ни про цены, ни про метрики, естественно, не было. Остается надеятся, что это такой маркетинговый тизер от самих Anthropic.
Так вот когда ты может быть что-нибудь произведешь, если это случится при твоей жизни, тогда и приходи.
А исследования стволовых клеток никто не блокирует, просто они не такие всемогущие.
>trained on TPUs
Все пошли по пути гугла. И это правильно
Агент Aletheia от Google на основе Gemini Deep Think решил 1051 задачу Эрдеша. Эта задача намного сложнее всех задач Эрдеша, решенных ИИ до этого.
Впечатляет. Осеннее изобилие прорывов получает продолжение. Скоро модели на элекрочайниках заускать можно будет.
>Эта фальш надоест в какой-то момент
>вас чмонек никогда тян не любила, вот вы и фантазируете о роботах. меня - любила, и поэтому я вам говорю что проводок лучше и желаннее
Я вот уже преисполнился и понимаю, что любовь у тян - это не константа, а временное состояние. А еще тян очень неразумны и ты буквально, выполняя определенные действия, можешь тян в себя влюбить, отчего у нее будут влюбленные глаза и мокрая писька.
Но проблема в том, что тян не будет любить тебя вечно, разве что готова будет тебя потерпеть ради детей, если говорить про долгую. Тяны также быстро стареют, но не суть.
Самый главный момент заключается в том, что найти реальную тян, которая а) будет тебя любить и влюбится в тебя б) будет идеально подходить под твои требования по внешке в) будет совпадать с тобой по сексуальной активности и предпочтениям г) будет нравиться тебе характером - вот чтобы все это совпало, вероятность стремится к 0.
А так ну да, круто, когда тян тебя любит и ты ее в ответ. Но она скорее всего не будет с тобой идеально совпадать, а потом ее любовь пройдет.
Так что роботян, которая еще и не ебет мозги (а в длительных отношениях без этого никуда, если ты только не домостроец с плетью, я хз) - это просто манна небесная.
Меня устраивает общаться с ЛЛМ, хотя я понимаю, что это имитация диалога. Также меня устроит и любовь от роботянки, хотя я тоже буду понимать, что это имитация. Когда имитация так хороша, что от оригинала не отличить - то какая разница?
Скоро элекрочайники это будет единственная доступная тебе электроника, такая вот сингулярность лол
А может для тебя?
У тебя будет личный персональный доступ к планкам памяти за 9999$ долларов за штуку конечно же
Не драматизируй. Суперкластер тебе никто не даст купить, может быть, но телефон-то у тебя вряд ли кто-то отберет, а кое-какие базовые задачи уровня окейгугл там модели уже закрывают. А если это чайник начнет делать, то зачем рядовому человеку суперкластер с терабайтами ОЗУ?
>но телефон-то у тебя вряд ли кто-то отберет
Увидимся через год!
Пиши сразу адрес тогда, ведь сюда ты не сможешь больше написать, по твоему прогнозу, похоже.
Разница будет для социоблядей, которым важнее не личное счастье, а то как на них посмотрит общество. Когда роботян станут трендом, нормисы первыми побегут за ними как за 100500ым айфоном
Значит инцелам достанется больше мясотянов, беспроигрышная ситуация.
Их запрещают, потому что для этого надо зародышей использовать.
Если не бенчмакснуто, то это топище, все на него пересядут с глм и минимаксов
А чё с пуповин намошнить никак?
Мясотяны побегут за своими робокунами.
>В принципе это всё, что вам необходимо знать о замене человека роботом.
Так они лёгкого на тяжёлую работу поставили. Он наверное весит как ребёнок килограмм 25.
Надо потяжелее робота, вес сильно решает, в тех же поединках, как показывали, с весовыми роботами как с этими лёгкими уже не махаются, а держатся от них на дистанции.
Это врятли, у тянов писиксы по другой схеме намокают. Тут навороченного мастурбатора не хватит.
Натурально падает, прямо как человек теряет сознание. Ну, наверное закончился заряд батареи или сервер подзавис.
В любом случае вагинокапитализм канет в лету. Начнётся всё с онлифанса, продолжится в ИРЛ.
Из робокуна будет проблематично сделать ходячий банкомат
Наоборот, театрально - типа как бабцы в кинце (ах я падаю...). Походу XPENGов прост заебало что все их роботянку из за реалистичной походки + наличия сисиксов и "багажника" обвиняют в том что это чика в костюме, и они тупа её спецом уронили.
Офигенная идея. Где-нибудь по большому ТЦ ходит робот-банкомат и предлагает свои услуги. Обналичка, обмен валюты, крипта и т.п. Работает за процент. И ему выгодно, и владельцу. Если бизнес идет хорошо, то и робот с солидным позолоченым корпусом и какими-нибудь платиновыми аккумуляторами.
И все довольны. Ближайшее будущее.
Зародыша убьёшь. А это не по-христиански
Для тянок надо чтобы ем деньги давали просто так. За красивые глаза. Ну максимум за то что она покажет сиську
Какого зародыша? Отрезаешь у новорожденного пиздючка пуповину (которую один хуй в помойку выкидывать) и нашкрябываешь себе этих стволовых клеток сколько надо.
А дальше уже вроде как ферменты нужные добавляешь и те мутируют во что угодно, хоть в мышцы, хоть печень, хоть в гидралиска.
Ух бля, подрочим, ебать. Ааах, блядь нахуй. Прекам.
>Так они лёгкого на тяжёлую работу поставили.
Ты думаешь это робот не справляется или Сора справилась?
Быстроновости в понедельник:
—Начался февраль, ожидается много релизов моделек, от китайских GLM-5 до Claude Sonnet 4.6 / 5 (который может выйти вообще завтра, судя по некоторым утечкам) и GPT-5.3.
—При этом источники из Китая говорят, что DeepSeek уже не планирует выпуск V4 в конце февраля (к Лунному Новому году). Компания, кстати, получила одобрение от Партии на закупку H200 у Nvidia —ещё месяц назад был полный запрет, «должно быть всё своё родное», потом разрешили закупку для Tencent и Alibaba, и вот дошли до Китов.
—OpenAI пытается успеть провести IPO в 2026-м году, Anthropic и SpaceX тоже. Большой год для финансовых рынков. А ещё xAI может ещё объединиться с Tesla/SpaceX, так что формально тоже выйти на биржу. Мне не нравится идея выхода Anthropic и особенно OpenAI на IPO —потому что оценка публичных компаний сильно подвержена новостному фону и настроению инвесторов, которые зачастую ничего не понимают. «Пишут, что GPT-5 плохая? Сливаем акции».
—Некоторые пользователи заметили, что у них обновился ChatGPT DeepResearch. Он теперь по другому строит план и может выполнять несколько пунктов плана одновременно. Возможно, это означает, что под капотом будут работать 💫agent swarms ✨—это когда агент не один, а несколько.
— Agent Swarms вообще рискует стать одной из горячих тем 2026-го, где от каждой компании мы увидим релиз, связанный с этим. А возможно и новые уровни подписок, за $500 или даже $1000-$2000. Совсем недавно вышла Kimi-K2.5, которая обучена аркестрировать «сотни» агентов, но как и любая ранняя технология это скорее концепт нежели что-то реально стоящее. Ждём больших игроков, которые покажут, как правильно.
— По информации WSJ, CEO Nvidia в приватных беседах выражал сомнение в «бизнес дисциплине» OpenAI, и что обсуждение инвестиций в раунде на $100B пока заморожено. Сам Jensen эту информацию опроверг, сказав, что они участвуют в следующем раунде и сделают рекордную для себя инвестицию. Посмотрим, как будет — за кусок пирога OpenAI с ним будут тягаться Softbank, Microsoft и Amazon, последний хочет вкинуть какие-то огромные деньги, $50B.
—Начался февраль, ожидается много релизов моделек, от китайских GLM-5 до Claude Sonnet 4.6 / 5 (который может выйти вообще завтра, судя по некоторым утечкам) и GPT-5.3.
—При этом источники из Китая говорят, что DeepSeek уже не планирует выпуск V4 в конце февраля (к Лунному Новому году). Компания, кстати, получила одобрение от Партии на закупку H200 у Nvidia —ещё месяц назад был полный запрет, «должно быть всё своё родное», потом разрешили закупку для Tencent и Alibaba, и вот дошли до Китов.
—OpenAI пытается успеть провести IPO в 2026-м году, Anthropic и SpaceX тоже. Большой год для финансовых рынков. А ещё xAI может ещё объединиться с Tesla/SpaceX, так что формально тоже выйти на биржу. Мне не нравится идея выхода Anthropic и особенно OpenAI на IPO —потому что оценка публичных компаний сильно подвержена новостному фону и настроению инвесторов, которые зачастую ничего не понимают. «Пишут, что GPT-5 плохая? Сливаем акции».
—Некоторые пользователи заметили, что у них обновился ChatGPT DeepResearch. Он теперь по другому строит план и может выполнять несколько пунктов плана одновременно. Возможно, это означает, что под капотом будут работать 💫agent swarms ✨—это когда агент не один, а несколько.
— Agent Swarms вообще рискует стать одной из горячих тем 2026-го, где от каждой компании мы увидим релиз, связанный с этим. А возможно и новые уровни подписок, за $500 или даже $1000-$2000. Совсем недавно вышла Kimi-K2.5, которая обучена аркестрировать «сотни» агентов, но как и любая ранняя технология это скорее концепт нежели что-то реально стоящее. Ждём больших игроков, которые покажут, как правильно.
— По информации WSJ, CEO Nvidia в приватных беседах выражал сомнение в «бизнес дисциплине» OpenAI, и что обсуждение инвестиций в раунде на $100B пока заморожено. Сам Jensen эту информацию опроверг, сказав, что они участвуют в следующем раунде и сделают рекордную для себя инвестицию. Посмотрим, как будет — за кусок пирога OpenAI с ним будут тягаться Softbank, Microsoft и Amazon, последний хочет вкинуть какие-то огромные деньги, $50B.
>По информации WSJ, CEO Nvidia в приватных беседах выражал сомнение в «бизнес дисциплине» OpenAI, и что обсуждение инвестиций в раунде на $100B пока заморожено. Сам Jensen эту информацию опроверг, сказав, что они участвуют в следующем раунде и сделают рекордную для себя инвестицию. Посмотрим, как будет — за кусок пирога OpenAI с ним будут тягаться Softbank, Microsoft и Amazon, последний хочет вкинуть какие-то огромные деньги, $50B.
Ебануться! Самый большой раунд инвестиций в истории - 40 лярдов в тот же OpenAI в прошлом году. Тогда Софтбанк закинул 30, и все остальные еще 10. А тут один Амазон хочет 50!
Это вмешательство в процесс деторождения или как-то так короче нельзя, я точно не знаю причину, можешь погуглить
Да это всё мифы, что там всё запрещено. На животных не запрещено, но как-то полноценно выращивать органы не умеют. Сейчас умеют выращивать отдельные органеллы-ткани, но до органов далеко. Результаты спорные при этом, больше хайпа, чем реальной практики.
При этом два подхода есть, или из эмбриона пытаться органы выделить, когда они естественным образом формируются, но это тоже сложно, плюс тут этические проблемы начинаются, плюс это будет орган с другим ДНК и всеми связанными проблемами отторжения, либо из стволовых клеток взрослого человека, но тут совсем сложно органы делать (не умеют), но в целом примерно умеют сейчас получать клетки нужных тканей. Дальше эти клетки можно пытаться как-то вживлять в орган или делать 3д-печать органа. Но всё это на экспериментально уровне больше пока.
Выяснилась истинная причина конфликта Суцкевера и Сэма. Оказывается Альтман повысил Якоба до главного исследователя. Зависть и обида Суцкевера дала о себе знать.
вот сам Якоб
https://en.wikipedia.org/wiki/Jakub_Pachocki
Почему они все выглядят так, как будто их создавали в редакторе Spore?
Я помню как в каком-то интервью Суцкевер говорил, что ллм похожи на олимпиадника по программированию, который выучил все трюки, но если его спросить про другие темы, то он плывет или что-то в этом духе. Так вот про кого он думал в тот момент, Якоб бывший спортивный программист
Илья Суцкевер настоял на увольнении Альтмана в 2023 возможно из-за зависти
Такую версию событий предлагает только что всплывшее в рамках дела «Маск против Альтмана» письмо Кевина Скотта – CTO Microsoft.
Оно написано через два дня после увольнения Сэма и адресовано Фрэнку Шоу – директору по коммуникациям Microsoft. Скрины прикрепляем.
TL;DR:
– Увольнение произошло из-за того, что Суцкевер все больше расходился с Сэмом во взглядах. И дело, по мнению Кевина, было не столько в глобальной безопасности, сколько в личных причинах.
– Во-первых, в OpenAI на почве разделения вычислительных ресурсов нарастал настоящий конфликт между отделами Research и Applied. Applied (ChatGPT, API) временно получил приоритет, потому что приносил прибыль, а Research (и Илья в частности) считал это игрой в одни ворота и винил Applied в нехватке GPU для исследований. Альтман пытался нарастить мощности, но Суцкевер представил ситуацию совету в ином свете.
– Во-вторых, Илья болезненно переживал успех Якуба Пахоцки. Альтман повысил его и поставил руководить основными направлениями исследований моделей. После этого прогресс резко ускорился: фактически, бывший подчиненный Суцкевера стал лидером и начал успешно решать задачи, с которыми Илья сам долго не мог справиться. Это, якобы, послужило еще одним триггером к обращению Ильи к совету и последующему увольнению Сэма.
Такую версию событий предлагает только что всплывшее в рамках дела «Маск против Альтмана» письмо Кевина Скотта – CTO Microsoft.
Оно написано через два дня после увольнения Сэма и адресовано Фрэнку Шоу – директору по коммуникациям Microsoft. Скрины прикрепляем.
TL;DR:
– Увольнение произошло из-за того, что Суцкевер все больше расходился с Сэмом во взглядах. И дело, по мнению Кевина, было не столько в глобальной безопасности, сколько в личных причинах.
– Во-первых, в OpenAI на почве разделения вычислительных ресурсов нарастал настоящий конфликт между отделами Research и Applied. Applied (ChatGPT, API) временно получил приоритет, потому что приносил прибыль, а Research (и Илья в частности) считал это игрой в одни ворота и винил Applied в нехватке GPU для исследований. Альтман пытался нарастить мощности, но Суцкевер представил ситуацию совету в ином свете.
– Во-вторых, Илья болезненно переживал успех Якуба Пахоцки. Альтман повысил его и поставил руководить основными направлениями исследований моделей. После этого прогресс резко ускорился: фактически, бывший подчиненный Суцкевера стал лидером и начал успешно решать задачи, с которыми Илья сам долго не мог справиться. Это, якобы, послужило еще одним триггером к обращению Ильи к совету и последующему увольнению Сэма.
скорее всего проблема в том что они не учитывают пси-поля.
серьёзно. майкл левин открыл что существуют электромагнитные поля которые контролируют рост всех организмов. телегония кстати тоже оказывается вполне реальна. всё вполне серьёзный ресёрч, но это настолько передний край науки что большинство будучи неписями вообще не способно зарегистрировать что это теперь можно обсуждать.
прозреваю ещё и шизики были правы насчёт прививок на корону и 5G.
Жирно.
Бля, у меня встал, сука, прекрати постить аниме в новостном разделе или трахну!
GPT-5.2 одолела Pokémon Emerald, потратив 71% времени на размышления.
GPT-5.2 ТОЛЬКО ЧТО ПРОШЛА POKÉMON EMERALD! 🚨
Спустя 293 часа и 23 389 шагов она наконец стала Чемпионом!
Статистика впечатляющая:
Фактическая игровая сессия: 84 ч
Чистые размышления/рассуждения: 206 ч (71% времени!)
Застряла на Дороге Победы + Элитной Четвёрке: 93 ч / 8000 шагов
GPT подошла с ОДНИМ перекачанным покемоном и проломила Элитную Четвёрку 💀
Настоящая сложность? В Emerald есть ось Z (мосты/горы), но я предоставил GPT только 2D мини-карту по осям X/Y. Она разобралась исключительно с помощью зрения и адаптировала свой геймплей.
Гораздо сложнее, чем Crystal. GPT учится учиться.
Отличная работа @OpenAI @OpenAIDevs !
Я оставлю трансляцию включённой ещё ненадолго, чтобы посмотреть, что решит делать GPT — в игре после прохождения ещё много контента!
Статистика по прохождению:
https://gpt-plays-pokemon.clad3815.dev/emerald/timeline
GPT-5.2 ТОЛЬКО ЧТО ПРОШЛА POKÉMON EMERALD! 🚨
Спустя 293 часа и 23 389 шагов она наконец стала Чемпионом!
Статистика впечатляющая:
Фактическая игровая сессия: 84 ч
Чистые размышления/рассуждения: 206 ч (71% времени!)
Застряла на Дороге Победы + Элитной Четвёрке: 93 ч / 8000 шагов
GPT подошла с ОДНИМ перекачанным покемоном и проломила Элитную Четвёрку 💀
Настоящая сложность? В Emerald есть ось Z (мосты/горы), но я предоставил GPT только 2D мини-карту по осям X/Y. Она разобралась исключительно с помощью зрения и адаптировала свой геймплей.
Гораздо сложнее, чем Crystal. GPT учится учиться.
Отличная работа @OpenAI @OpenAIDevs !
Я оставлю трансляцию включённой ещё ненадолго, чтобы посмотреть, что решит делать GPT — в игре после прохождения ещё много контента!
Статистика по прохождению:
https://gpt-plays-pokemon.clad3815.dev/emerald/timeline
А теперь пусть ИИ нон-стопом проходит весь видеоигровой слоп последних лет, накручивая онлайн и оценки. Так змея укусит саму себя за хвост, замкнув цикл.
Эта хуита уже 10 минут не может выбраться из тупика при том, что ей по-видимому скармливают карты целиком в виде массива тайлов, т.е. она даже не исследует иру, а занимается слабоумным поиском маршрутов в заранее известном лабиринте
Китай планирует создать космические датацентры для ИИ, бросая вызов амбициям Илона Маска и SpaceX
Китай планирует запустить космические центры обработки данных на базе искусственного интеллекта в течение ближайших пяти лет, сообщили государственные СМИ в четверг, что представляет собой вызов планам Илона Маска развернуть центры обработки данных SpaceX в космосе.
Главный космический подрядчик Китая, Корпорация науки и технологий аэрокосмической промышленности Китая (CASC), пообещала «создать гигаваттного класса космическую цифрово-интеллектуальную инфраструктуру», согласно пятилетнему плану развития, на который сослался государственный вещатель CCTV.
Новые космические центры обработки данных будут «интегрировать возможности облачных, периферийных и терминальных (устройств) вычислений» и достигнут «глубокой интеграции вычислительных мощностей, ёмкости хранения и пропускной способности передачи», что позволит обрабатывать данные с Земли непосредственно в космосе, говорится в сообщении.
Американская компания SpaceX планирует использовать средства от запланированного в этом году грандиозного первичного публичного размещения акций (IPO) на сумму 25 миллиардов долларов для разработки орбитальных центров обработки данных ИИ в ответ на энергетические ограничения на Земле.
SpaceX планирует запустить спутники-центры обработки данных ИИ с солнечным питанием в течение ближайших двух-трёх лет, заявил Маск на Всемирном экономическом форуме в Давосе, Швейцария, на прошлой неделе.
«Строить центры обработки данных на солнечной энергии в космосе — это очевидное решение... самое дешёвое место для размещения ИИ будет космос, и это станет правдой в течение двух лет, максимум трёх», — сказал Маск.
Он отметил, что солнечные электростанции на орбите могут вырабатывать в пять раз больше энергии, чем панели на Земле.
Китай также планирует переместить энергоёмкую нагрузку обработки ИИ на орбиту, используя солнечные энергохабы «гигаваттного класса» для создания промышленномасштабного «Космического облака» к 2030 году, согласно программному документу CASC от декабря.
В документе интеграция космической солнечной энергетики с вычислениями ИИ определена как ключевой элемент предстоящего 15-го пятилетнего плана — дорожной карты экономического развития Китая.
План CASC также предусматривает «достижение эксплуатации суборбитального космического туризма и постепенное развитие орбитального космического туризма» в течение ближайших пяти лет, сообщило CCTV.
Китай и США конкурируют, стремясь превратить освоение космоса в коммерчески жизнеспособный бизнес, аналогичный гражданской авиации, а также стать первыми, кто использует военные и стратегические преимущества доминирования в космосе. CASC пообещала превратить Китай в «ведущую мировую космическую державу» к 2045 году.
Однако ключевым узким местом Пекина на данный момент остаётся неспособность завершить испытания многоразовой ракеты. Многоразовая ракета Falcon 9 американской компании-конкурента SpaceX позволила её дочерней компании Starlink достичь почти монополии на спутники низкой околоземной орбиты (НОО), а также используется для орбитального космического туризма.
Многоразовое использование критически важно для снижения стоимости запусков ракет и удешевления вывода спутников в космос. В прошлом году Китай совершил рекордные 93 космических запуска, согласно официальным сообщениям, чему способствовало быстрое развитие коммерческих космических стартапов.
Планы CASC были объявлены после того, как Китай во вторник открыл свою первую Школу межзвёздной навигации при Китайской академии наук, целью которой является подготовка нового поколения космических специалистов в передовых областях, включая межзвёздные двигательные установки и навигацию в дальнем космосе.
Новое учреждение сигнализирует об амбициях Китая стратегически перейти от операций на околоземной орбите к исследованию дальнего космоса.
«Ближайшие 10–20 лет станут окном для скачкообразного развития в области межзвёздной навигации Китая. Оригинальные инновации в фундаментальных исследованиях и технологические прорывы изменят структуру освоения дальнего космоса», — написало агентство Синьхуа по поводу открытия.
В этом десятилетии США сталкиваются с жёсткой конкуренцией со стороны Китая в своих усилиях вернуть астронавтов на Луну — место, куда люди не ступали с момента завершающей миссии американской программы «Аполлон» в 1972 году.
Китай планирует запустить космические центры обработки данных на базе искусственного интеллекта в течение ближайших пяти лет, сообщили государственные СМИ в четверг, что представляет собой вызов планам Илона Маска развернуть центры обработки данных SpaceX в космосе.
Главный космический подрядчик Китая, Корпорация науки и технологий аэрокосмической промышленности Китая (CASC), пообещала «создать гигаваттного класса космическую цифрово-интеллектуальную инфраструктуру», согласно пятилетнему плану развития, на который сослался государственный вещатель CCTV.
Новые космические центры обработки данных будут «интегрировать возможности облачных, периферийных и терминальных (устройств) вычислений» и достигнут «глубокой интеграции вычислительных мощностей, ёмкости хранения и пропускной способности передачи», что позволит обрабатывать данные с Земли непосредственно в космосе, говорится в сообщении.
Американская компания SpaceX планирует использовать средства от запланированного в этом году грандиозного первичного публичного размещения акций (IPO) на сумму 25 миллиардов долларов для разработки орбитальных центров обработки данных ИИ в ответ на энергетические ограничения на Земле.
SpaceX планирует запустить спутники-центры обработки данных ИИ с солнечным питанием в течение ближайших двух-трёх лет, заявил Маск на Всемирном экономическом форуме в Давосе, Швейцария, на прошлой неделе.
«Строить центры обработки данных на солнечной энергии в космосе — это очевидное решение... самое дешёвое место для размещения ИИ будет космос, и это станет правдой в течение двух лет, максимум трёх», — сказал Маск.
Он отметил, что солнечные электростанции на орбите могут вырабатывать в пять раз больше энергии, чем панели на Земле.
Китай также планирует переместить энергоёмкую нагрузку обработки ИИ на орбиту, используя солнечные энергохабы «гигаваттного класса» для создания промышленномасштабного «Космического облака» к 2030 году, согласно программному документу CASC от декабря.
В документе интеграция космической солнечной энергетики с вычислениями ИИ определена как ключевой элемент предстоящего 15-го пятилетнего плана — дорожной карты экономического развития Китая.
План CASC также предусматривает «достижение эксплуатации суборбитального космического туризма и постепенное развитие орбитального космического туризма» в течение ближайших пяти лет, сообщило CCTV.
Китай и США конкурируют, стремясь превратить освоение космоса в коммерчески жизнеспособный бизнес, аналогичный гражданской авиации, а также стать первыми, кто использует военные и стратегические преимущества доминирования в космосе. CASC пообещала превратить Китай в «ведущую мировую космическую державу» к 2045 году.
Однако ключевым узким местом Пекина на данный момент остаётся неспособность завершить испытания многоразовой ракеты. Многоразовая ракета Falcon 9 американской компании-конкурента SpaceX позволила её дочерней компании Starlink достичь почти монополии на спутники низкой околоземной орбиты (НОО), а также используется для орбитального космического туризма.
Многоразовое использование критически важно для снижения стоимости запусков ракет и удешевления вывода спутников в космос. В прошлом году Китай совершил рекордные 93 космических запуска, согласно официальным сообщениям, чему способствовало быстрое развитие коммерческих космических стартапов.
Планы CASC были объявлены после того, как Китай во вторник открыл свою первую Школу межзвёздной навигации при Китайской академии наук, целью которой является подготовка нового поколения космических специалистов в передовых областях, включая межзвёздные двигательные установки и навигацию в дальнем космосе.
Новое учреждение сигнализирует об амбициях Китая стратегически перейти от операций на околоземной орбите к исследованию дальнего космоса.
«Ближайшие 10–20 лет станут окном для скачкообразного развития в области межзвёздной навигации Китая. Оригинальные инновации в фундаментальных исследованиях и технологические прорывы изменят структуру освоения дальнего космоса», — написало агентство Синьхуа по поводу открытия.
В этом десятилетии США сталкиваются с жёсткой конкуренцией со стороны Китая в своих усилиях вернуть астронавтов на Луну — место, куда люди не ступали с момента завершающей миссии американской программы «Аполлон» в 1972 году.
Короче всем свидетелям ИИ, AGI и т.п. советую включить трансляцию и немного посмотреть, мне кажется рандом быстрее нашёл бы выход, чем эта лалка
Легендарной Матрице исполнилось 27 лет! В честь этого события ютубер STAR TAP создал в нейросети шедевральный ролик, который никаким другим способом, кроме как через нейронки, создать было бы невозможно. Язык не поворачивается такое назвать нейрослопом. Это произведение искусства! Музыка в ролике тоже сгенерирована. У этого парня уже много таких видео за месяц существования канала набралось, и множество из них собрали миллионы просмотров. Видео доказывает, что даже нейрокал в умелых руках и с интересной идеей может стать нейротортом. Смотреть советую в лучшем качестве на ютубе, получилось очень душевно:
https://youtu.be/QcyicA_rXA8
https://youtu.be/QcyicA_rXA8
Ну да, интересно и красиво, правда явно неточно во многих случаях, то есть либо старые, либо новые персонажи не соответствуют своему возрасту. Новые ещё понятно, там может быть просто нет актуальных фото-видео, но почему-то в некоторых случаях старые "состарены", что странно.
Но вообще да, интересно, и даже нет никакого ощущения, что это ИИ.
На 50 Клим Саныч, мое почтение
SpaceX официально объединилась с xAI.
Первая аэрокосмическая корпорация с нейросетью и твиттером.
Первая аэрокосмическая корпорация с нейросетью и твиттером.
На госбабки будут бесплатные ллмки?
где жирно, пидор? загугли, эксперименты с червями подтверждены. червя буквально можно в реальном времени в червя-пидора превратить.
-я сам тебя трахну, ты, ублюдок, трахать тебя и всю твою семью-
Ебало проимаджинировали?
ну охуенно. как это с сингулярностью связано?
У нас распознавательная сингулярность. Распознавательный ASI распознает даже каракули участкового врача на рецепте, превзойдя в этом деле все человечество.
самое сложное handwritten, гемини 3 пока вне конкуренции
Почти 600 000 рабочих мест исчезло: волна увольнений из-за ИИ обрушилась на сотрудников
Почти 600 000 рабочих мест исчезло: структурная «эра эффективности» накрыла рынок труда 2026 года, и только в январе было сокращено почти 600 000 рабочих мест. Этот всплеск отражает рост скорости увольнений на 15%, поскольку такие компании, как Amazon и UPS, заменяют расходы на оплату труда людей инвестициями в ИИ-инфраструктуру. В то время как технологические гиганты сообщают о рекордных прибылях, они избавляются от среднего управленческого звена, чтобы финансировать автоматизацию. Эта «перекомпоновка кадров» сигнализирует о постоянном сдвиге, при котором увеличивается количество начальных белых воротничковых позиций ..
В начале 2026 года рынок труда США переживает одну из самых масштабных волн сокращения численности персонала в недавней истории, при этом крупные глобальные корпорации объявляют о масштабных увольнениях. Только за последние два месяца Amazon подтвердила сокращение примерно 16 000 корпоративных должностей, что стало её вторым крупным увольнением с конца 2025 года. Эти сокращения последовали за более ранним уменьшением на 14 000 должностей, доведя общее запланированное число корпоративных увольнений почти до 30 000 позиций в глобальном масштабе. Большинство из них приходится на США, при этом определённое влияние также наблюдается в Канаде и Азии.
Параллельно с этим компания United Parcel Service (UPS) планирует устранить до 30 000 рабочих мест в 2026 году, резко расширив масштабы сокращений после того, как в 2025 году компания уволила примерно 48 000 сотрудников. Поскольку UPS меняет фокус своей операционной деятельности и сворачивает часть логистического партнёрства с Amazon, сокращения сосредоточены в должностях, связанных с доставкой и складскими операциями.
Этот всплеск увольнений представляет собой рост скорости сокращений на 42 % в годовом исчислении по сравнению с началом 2025 года.
Активность в области увольнений не ограничивается этими двумя гигантами. Аналитики рынка труда и отслеживающие новости организации сообщают о продолжающихся сокращениях рабочих мест в сфере технологий, финансов, розничной торговли и производства в начале года. Широкую огласку получили сокращения в глобальных технологических компаниях, крупных банках и больших ритейлерах — что отражает структурную перенастройку подходов к найму, автоматизации и стратегии снижения издержек.
Экономисты, исследователи рынка труда и эксперты по человеческому капиталу описывают эту тенденцию как отличную от циклических спадов прошлого. Вместо того чтобы быть вызванной рецессионным давлением, многие сокращения связаны с быстрым внедрением автоматизации, интеграцией искусственного интеллекта и стратегическими сдвигами в сторону эффективности и оптимизации операций в прибыльных компаниях.
Реструктуризация Amazon: ИИ, эффективность и сокращение корпоративного персонала
Последние увольнения в Amazon являются результатом продолжающихся усилий по упрощению корпоративной структуры, сокращению бюрократии и ускорению инвестиций в инструменты искусственного интеллекта и автоматизации. Несмотря на сильные финансовые результаты в 2025 году, включая устойчивую прибыльность и высокие темпы роста выручки, компания сокращает должности во внутренних командах, включая отделы кадров, функции поддержки AWS, операционные подразделения и другие корпоративные подразделения.
Объявление от 28 января подтвердило устранение 16 000 должностей по всему миру — преимущественно корпоративных ролей — поскольку Amazon продолжает более широкую программу сокращений, которая может в совокупности составить почти 30 000 рабочих мест с осени 2025 года. Работники в США получат пакеты выходного пособия и возможность внутреннего перевода в течение 90-дневного переходного периода.
Хотя корпоративное руководство подчёркивает операционную эффективность и стратегическое перераспределение ресурсов в пользу ИИ и инициатив, ориентированных на клиентов, сокращения вызвали обеспокоенность среди работников и отраслевых аналитиков. Некоторые должности, традиционно считавшиеся надёжными, теперь затрагиваются алгоритмическим принятием решений и продвинутыми программными инструментами, способными выполнять задачи, которые ранее решались целыми командами людей.
Руководство отдела кадров Amazon публично представило увольнения как часть стратегического «укрепления организационной структуры», а не как повторяющееся ежеквартальное событие. Тем не менее, внутренние коммуникации и утечка уведомлений указывают на углубляющийся акцент на автоматизацию и более стройные управленческие структуры как часть долгосрочного планирования.
Сокращения рабочих мест в UPS отражают трансформацию логистики и автоматизацию
В сфере логистики план сокращения рабочих мест UPS является одним из самых значительных с момента начала современной реструктуризации компании. Базирующийся в Атланте гигант доставки объявил, что в 2026 году устранит до 30 000 операционных рабочих мест, в основном посредством естественной убыли и программ добровольного ухода. Эти должности сосредоточены в функциях доставки, сортировки и складских операций, поскольку UPS перестраивает свою сеть и закрывает объекты.
Этот новый раунд сокращений следует за уменьшением почти на 48 000 должностей в 2025 году — включая как управленческие, так и линейные роли. Совокупный эффект за два года трансформирует численность персонала и присутствие компании, с множественными закрытиями объектов и тысячами сотрудников меньше на передовой доставки.
Ключевым драйвером действий UPS стало решение снизить зависимость от объёмов посылок Amazon — исторически одного из крупнейших источников выручки, но сегмента с низкой маржинальностью, который подрывал прибыльность. Поскольку Amazon развивает собственную сеть доставки, UPS смещает фокус на грузоперевозки более высокой ценности и логистику здравоохранения — переход, требующий меньшего числа работников, но большей автоматизации.
Профессиональные союзы США, включая профсоюз водителей грузовиков (Teamsters), выразили обеспокоенность потенциальным воздействием на членов и призвали к усилению условий переговоров по мере расширения автоматизации. Эти события сигнализируют о более широком напряжении в логистике между традиционными моделями занятости и новыми стратегиями, основанными на технологиях.
Более широкие тенденции увольнений и влияние на рынок труда
Объявления об увольнениях в США побили рекорды в 2025 году: по данным службы трудоустройства Challenger, Gray & Christmas, общее число сокращённых рабочих мест по отраслям превысило один миллион — самый высокий показатель со времён пандемии и значительно превышающий исторические средние значения. Только в октябре 2025 года было уволено более 150 000 человек — двадцатилетний максимум для этого месяца.
Крупные отрасли, включая технологии, телекоммуникации, финансы и розничную торговлю, объявили о значительных сокращениях. Компании от Microsoft и Verizon до Dow и Nike раскрыли информацию об увольнениях, затронувших тысячи работников. Продолжающиеся сокращения в начале 2026 года указывают на структурную перегруппировку ролей, поскольку фирмы балансируют между давлением на издержки, замедлением найма новых сотрудников и стратегическими сдвигами в сторону автоматизации и ИИ.
Экономисты отмечают, что, хотя экономика США в целом не находится в состоянии рецессии, рынок труда значительно охладился. Найм замедлился, количество вакансий сократилось, а медианная продолжительность безработицы выросла, что указывает на то, что уволенным работникам может потребоваться больше времени для поиска новых должностей.
Для потерявших работу сотрудников этот сдвиг подчёркивает растущую ценность навыков, устойчивых к влиянию ИИ, таких как машинное обучение, кибербезопасность и продвинутая аналитика. Однако программы переобучения и мобильность рабочей силы не успевают за скоростью этих изменений, создавая трудности для реинтеграции персонала.
Почти 600 000 рабочих мест исчезло: структурная «эра эффективности» накрыла рынок труда 2026 года, и только в январе было сокращено почти 600 000 рабочих мест. Этот всплеск отражает рост скорости увольнений на 15%, поскольку такие компании, как Amazon и UPS, заменяют расходы на оплату труда людей инвестициями в ИИ-инфраструктуру. В то время как технологические гиганты сообщают о рекордных прибылях, они избавляются от среднего управленческого звена, чтобы финансировать автоматизацию. Эта «перекомпоновка кадров» сигнализирует о постоянном сдвиге, при котором увеличивается количество начальных белых воротничковых позиций ..
В начале 2026 года рынок труда США переживает одну из самых масштабных волн сокращения численности персонала в недавней истории, при этом крупные глобальные корпорации объявляют о масштабных увольнениях. Только за последние два месяца Amazon подтвердила сокращение примерно 16 000 корпоративных должностей, что стало её вторым крупным увольнением с конца 2025 года. Эти сокращения последовали за более ранним уменьшением на 14 000 должностей, доведя общее запланированное число корпоративных увольнений почти до 30 000 позиций в глобальном масштабе. Большинство из них приходится на США, при этом определённое влияние также наблюдается в Канаде и Азии.
Параллельно с этим компания United Parcel Service (UPS) планирует устранить до 30 000 рабочих мест в 2026 году, резко расширив масштабы сокращений после того, как в 2025 году компания уволила примерно 48 000 сотрудников. Поскольку UPS меняет фокус своей операционной деятельности и сворачивает часть логистического партнёрства с Amazon, сокращения сосредоточены в должностях, связанных с доставкой и складскими операциями.
Этот всплеск увольнений представляет собой рост скорости сокращений на 42 % в годовом исчислении по сравнению с началом 2025 года.
Активность в области увольнений не ограничивается этими двумя гигантами. Аналитики рынка труда и отслеживающие новости организации сообщают о продолжающихся сокращениях рабочих мест в сфере технологий, финансов, розничной торговли и производства в начале года. Широкую огласку получили сокращения в глобальных технологических компаниях, крупных банках и больших ритейлерах — что отражает структурную перенастройку подходов к найму, автоматизации и стратегии снижения издержек.
Экономисты, исследователи рынка труда и эксперты по человеческому капиталу описывают эту тенденцию как отличную от циклических спадов прошлого. Вместо того чтобы быть вызванной рецессионным давлением, многие сокращения связаны с быстрым внедрением автоматизации, интеграцией искусственного интеллекта и стратегическими сдвигами в сторону эффективности и оптимизации операций в прибыльных компаниях.
Реструктуризация Amazon: ИИ, эффективность и сокращение корпоративного персонала
Последние увольнения в Amazon являются результатом продолжающихся усилий по упрощению корпоративной структуры, сокращению бюрократии и ускорению инвестиций в инструменты искусственного интеллекта и автоматизации. Несмотря на сильные финансовые результаты в 2025 году, включая устойчивую прибыльность и высокие темпы роста выручки, компания сокращает должности во внутренних командах, включая отделы кадров, функции поддержки AWS, операционные подразделения и другие корпоративные подразделения.
Объявление от 28 января подтвердило устранение 16 000 должностей по всему миру — преимущественно корпоративных ролей — поскольку Amazon продолжает более широкую программу сокращений, которая может в совокупности составить почти 30 000 рабочих мест с осени 2025 года. Работники в США получат пакеты выходного пособия и возможность внутреннего перевода в течение 90-дневного переходного периода.
Хотя корпоративное руководство подчёркивает операционную эффективность и стратегическое перераспределение ресурсов в пользу ИИ и инициатив, ориентированных на клиентов, сокращения вызвали обеспокоенность среди работников и отраслевых аналитиков. Некоторые должности, традиционно считавшиеся надёжными, теперь затрагиваются алгоритмическим принятием решений и продвинутыми программными инструментами, способными выполнять задачи, которые ранее решались целыми командами людей.
Руководство отдела кадров Amazon публично представило увольнения как часть стратегического «укрепления организационной структуры», а не как повторяющееся ежеквартальное событие. Тем не менее, внутренние коммуникации и утечка уведомлений указывают на углубляющийся акцент на автоматизацию и более стройные управленческие структуры как часть долгосрочного планирования.
Сокращения рабочих мест в UPS отражают трансформацию логистики и автоматизацию
В сфере логистики план сокращения рабочих мест UPS является одним из самых значительных с момента начала современной реструктуризации компании. Базирующийся в Атланте гигант доставки объявил, что в 2026 году устранит до 30 000 операционных рабочих мест, в основном посредством естественной убыли и программ добровольного ухода. Эти должности сосредоточены в функциях доставки, сортировки и складских операций, поскольку UPS перестраивает свою сеть и закрывает объекты.
Этот новый раунд сокращений следует за уменьшением почти на 48 000 должностей в 2025 году — включая как управленческие, так и линейные роли. Совокупный эффект за два года трансформирует численность персонала и присутствие компании, с множественными закрытиями объектов и тысячами сотрудников меньше на передовой доставки.
Ключевым драйвером действий UPS стало решение снизить зависимость от объёмов посылок Amazon — исторически одного из крупнейших источников выручки, но сегмента с низкой маржинальностью, который подрывал прибыльность. Поскольку Amazon развивает собственную сеть доставки, UPS смещает фокус на грузоперевозки более высокой ценности и логистику здравоохранения — переход, требующий меньшего числа работников, но большей автоматизации.
Профессиональные союзы США, включая профсоюз водителей грузовиков (Teamsters), выразили обеспокоенность потенциальным воздействием на членов и призвали к усилению условий переговоров по мере расширения автоматизации. Эти события сигнализируют о более широком напряжении в логистике между традиционными моделями занятости и новыми стратегиями, основанными на технологиях.
Более широкие тенденции увольнений и влияние на рынок труда
Объявления об увольнениях в США побили рекорды в 2025 году: по данным службы трудоустройства Challenger, Gray & Christmas, общее число сокращённых рабочих мест по отраслям превысило один миллион — самый высокий показатель со времён пандемии и значительно превышающий исторические средние значения. Только в октябре 2025 года было уволено более 150 000 человек — двадцатилетний максимум для этого месяца.
Крупные отрасли, включая технологии, телекоммуникации, финансы и розничную торговлю, объявили о значительных сокращениях. Компании от Microsoft и Verizon до Dow и Nike раскрыли информацию об увольнениях, затронувших тысячи работников. Продолжающиеся сокращения в начале 2026 года указывают на структурную перегруппировку ролей, поскольку фирмы балансируют между давлением на издержки, замедлением найма новых сотрудников и стратегическими сдвигами в сторону автоматизации и ИИ.
Экономисты отмечают, что, хотя экономика США в целом не находится в состоянии рецессии, рынок труда значительно охладился. Найм замедлился, количество вакансий сократилось, а медианная продолжительность безработицы выросла, что указывает на то, что уволенным работникам может потребоваться больше времени для поиска новых должностей.
Для потерявших работу сотрудников этот сдвиг подчёркивает растущую ценность навыков, устойчивых к влиянию ИИ, таких как машинное обучение, кибербезопасность и продвинутая аналитика. Однако программы переобучения и мобильность рабочей силы не успевают за скоростью этих изменений, создавая трудности для реинтеграции персонала.
Нынешняя модель увольнений отражает более глубокие трансформации на рынке труда США — сочетание реструктуризации, обусловленной автоматизацией, стратегической перебалансировки после всплеска найма в период пандемии и меняющегося потребительского спроса. Хотя некоторые компании ссылаются на эффективность и будущий рост как на причины сокращения персонала, человеческая цена потери работы остаётся значительной для тысяч работников и их семей.
Поскольку технологические и логистические компании продолжают корректировать численность персонала и внедрять новые технологии, рынок труда США вступает в эру, когда автоматизация с применением ИИ и стратегическое планирование кадров будут формировать ландшафт занятости в большей степени, чем традиционные экономические циклы. Законодатели, защитники трудовых прав и работники внимательно следят за развитием этих тенденций в 2026 году и в последующий период.
Часто задаваемые вопросы:
В1: Сколько рабочих мест сократила Amazon в 2026 году?
О: Amazon устранила 16 000 корпоративных должностей в январе 2026 года, доведя общее число сокращений до 30 000 с осени 2025 года. Эти сокращения затрагивают корпоративные и технологические подразделения в контексте интеграции ИИ и автоматизации.
В2: Почему UPS увольняет 30 000 сотрудников в 2026 году?
О: UPS сокращает до 30 000 рабочих мест для консолидации операций в автоматизированные «мега-хабы» в рамках своего плана «Сеть будущего». Сокращения обусловлены автоматизацией логистических процессов.
В3: Какие отрасли больше всего пострадали от увольнений в 2026 году?
О: Технологический сектор, финансы, производство и логистика затронуты сильнее всего: такие компании, как Microsoft, Meta, Ford и Tyson Foods, сократили тысячи рабочих мест в глобальном масштабе.
В4: Связаны ли эти увольнения с плохими корпоративными показателями?
О: Нет. Amazon получила прибыль в размере 56,4 млрд долларов за первые девять месяцев 2025 года. Чистая прибыль UPS составила 5,5 млрд долларов. Сокращения направлены на приоритизацию автоматизации, эффективности и внедрения ИИ.
Хуита без смысла и атмосферы, нейрослоп где тупо актеры ходят. Вот как генерить в ИИ надо талантливо, чтобы и смешно и душевно и с сюжетом.
ты этими новостями троллишь что ли сцуко? какие нахуй увольнения из-за ии? в америке рецессия идёт.
>в америке рецессия идёт.
>Экономисты отмечают, что, хотя экономика США в целом не находится в состоянии рецессии
весь рост биржи уже второй что ли год? кароче весь сука завязан на нейропарашу. экономисты это просто петухи которые говорят "да заебись пузырь всё норм". америкосы не могут признать что у них ммм, или вся их империя наебнётся.
пиздец, у тебя вообще критическое мышление есть, или нейросеть вместо мозгов уже вставлена? что блядь за вакансии "ии" мог заменить? что клод код ящики может в амазон вейрхаусе таскать? говнокодить он уже научился без команды?
у них очевидная блядь рецессия.
при этом бялдь, экономисты, нет ты меня специально выбесить решил, сука экономисты же эти и пиздели что стата по раб. местам всё норм, потом хуяк ОЙ ИСЧЕЗЛИ КАК ЖЕ ТАК. А ЕКОНОМИСТЫ ГОВРЯТ ЭТО НЕ РЕЦЕССИЯ НИХУЯ, ЭТО ВОЛШБСТВО. а джонни никакого у нас и не было!
Анон, ну почему ты такой смешной? Я не могу уже с тебя. Отрицание реальности на уровне с трансами
Стартап, связанный с Яном Лекуном, прокладывает новый путь к AGI
Пока крупнейшие компании мира вкладывают сотни миллиардов долларов в большие языковые модели, стартап Logical Intelligence из Сан-Франциско пробует иной подход в стремлении создать ИИ, способный имитировать человеческий мозг.
Если спросить Яна Лекуна, в Кремниевой долине существует проблема группового мышления. После ухода из Meta в ноябре исследователь и авторитет в области ИИ подверг критике общепринятое мнение о том, что большие языковые модели (БЯМ) приведут нас к искусственному общему интеллекту (ИОИ) — порогу, при котором компьютеры сравняются с людьми по интеллекту или превзойдут их. Все, заявил он в недавнем интервью, подверглись «БЯМ-программированию».
21 января стартап Logical Intelligence из Сан-Франциско назначил Лекуна в свой совет директоров. Опираясь на теорию, разработанную Лекуном двадцать лет назад, компания утверждает, что создала иной тип ИИ, лучше приспособленный к обучению, рассуждению и самокоррекции.
Logical Intelligence разработал так называемую энергетическую модель рассуждений (EBM). В то время как БЯМ по сути предсказывают наиболее вероятное следующее слово в последовательности, энергетические модели усваивают набор параметров — например, правила судоку — и выполняют задачу в рамках этих ограничений. Такой метод призван устранять ошибки и требовать значительно меньше вычислительных ресурсов, поскольку в нём меньше проб и ошибок.
Дебютная модель стартапа, Kona 1.0, решает головоломки судоку во много раз быстрее, чем ведущие в мире БЯМ, несмотря на то, что работает всего на одном графическом процессоре Nvidia H100, сообщила основатель и генеральный директор Ив Бодния в интервью. (В этом тесте у БЯМ была заблокирована возможность использовать программные функции, которые позволили бы им «перебором» решить головоломку.)
Logical Intelligence утверждает, что стала первой компанией, построившей рабочую энергетическую модель — до сих пор это была лишь академическая фантазия. Идея заключается в том, чтобы Kona решала сложные задачи, такие как оптимизация энергосетей или автоматизация сложных производственных процессов, в условиях, где нет места для ошибок. «Ни одна из этих задач не связана с языком. Это всё, кроме языка», — говорит Бодния.
Бодния ожидает, что Logical Intelligence будет тесно сотрудничать с AMI Labs — стартапом из Парижа, недавно основанным Лекуном, который разрабатывает ещё один тип ИИ — так называемую модель мира, предназначенную для распознавания физических измерений, демонстрации устойчивой памяти и прогнозирования последствий своих действий. Путь к ИОИ, утверждает Бодния, начинается с наслоения этих различных типов ИИ: БЯМ будут взаимодействовать с людьми на естественном языке, энергетические модели возьмут на себя задачи рассуждения, а модели мира помогут роботам действовать в трёхмерном пространстве.
На этой неделе Бодния беседовала с корреспондентом по видеосвязи из своего офиса в Сан-Франциско. Следующее интервью было отредактировано для ясности и сокращено по объёму.
Журналист: Следует спросить о Яне. Расскажите, как вы познакомились, какую роль он играет в определении направления исследований в Logical Intelligence и что будет включать его работа в совете директоров.
Бодния: У Яна огромный опыт с академической стороны как профессора Нью-Йоркского университета, но он также много лет имел дело с реальной индустрией благодаря работе в Meta и сотрудничеству с другими партнёрами. Он видел оба мира.
Для нас он единственный эксперт в энергетических моделях и связанных с ними архитектурах. Когда мы начали работать над этой энергетической моделью, он был единственным человеком, с которым я могла поговорить. Он помогает нашей технической команде выбирать определённые направления. Он очень, очень активно вовлечён. Без Яна я не представляю, как бы мы так быстро масштабировались.
Ян открыто говорит о потенциальных ограничениях БЯМ и о том, какие архитектуры моделей с наибольшей вероятностью продвинут исследования ИИ вперёд. Какова ваша позиция?
БЯМ — это большая игра в угадывание. Поэтому им требуется так много вычислительных ресурсов. Вы берёте нейросеть, скармливаете ей практически весь мусор из интернета и пытаетесь научить её тому, как люди общаются друг с другом.
Когда вы говорите, ваш язык кажется мне разумным, но не из-за самого языка. Язык — это проявление того, что происходит у вас в мозгу. Мои рассуждения происходят в некоем абстрактном пространстве, которое я затем декодирую в язык. Мне кажется, люди пытаются реконструировать интеллект в обратном порядке, просто имитируя интеллект.
Представьте, что вы пришли на лекцию, и профессор показывает вам элементарную математику, а затем, вместо того чтобы пытаться понять концепцию — например, как умножать, — вы наблюдаете за языком профессора [чтобы понять, какое слово следует за предыдущим].
Почему бы не сосредоточиться на ИИ, который не зависит от языка и не является игрой в угадывание?
Чем подход энергетической модели к задачам отличается от подхода БЯМ?
Энергетическая модель способна к самокоррекции.
Лучшая аналогия — восхождение на Эверест. Существует множество различных маршрутов, и каждый сезон пути могут меняться из-за погоды. Приходится в реальном времени оценивать, сколько будет людей на маршруте, сколько кислорода у вас осталось.
Если вы альпинист-БЯМ, вы не видите всей карты. Вы фиксируетесь на одном направлении за раз и продолжаете идти. Если на пути окажется яма, вы прыгнете и погибнете. БЯМ не могут отклониться от курса, пока не завершат задачу.
Энергетическая модель — это настоящая модель рассуждений. Когда вы отправляетесь в горы, вам нужна комбинация данных из вашего опыта и того, что вы узнаёте в реальном времени. Вы можете смотреть в нескольких направлениях, выбрать одно, а если столкнётесь с ямой — попробовать другой путь. Задача всегда остаётся у вас в голове.
Если не язык, то какие типы данных составляют обучающий набор для энергетической модели?
Это может быть что угодно.
Наша модель очень маленькая, менее 200 миллионов параметров, что позволяет нам очень быстро её обучать. Мы не пытаемся создать одну модель на всё — один мозг для всех. Мы создаём меньшую модель для каждого отдельного бизнеса. Данные будут разными для каждого клиента.
Обучение сильно отличается от традиционной БЯМ. Мы даём ей частичные данные, так называемые разреженные данные. Модель способна извлекать полные данные из разреженных. Представьте, что я показываю вам, как нарисовать кошку, а вы можете экстраполировать, как нарисовать собаку. Мы наблюдаем подобную экстраполяцию.
Как бизнес может внедрить энергетическую модель?
Меня особенно интересует энергетический сектор. В реальном времени приходится обрабатывать множество переменных и распределять энергию соответствующим образом. Сейчас просто сбрасывается большой объём энергии, часть которой используется, а часть — нет. Люди управляют этим вручную, но мы можем автоматизировать процесс.
Нас также интересует фармакология — открытие лекарств, рак и так далее. Всё это требует сложной обработки данных. Мы также ведём переговоры с одним из крупнейших производителей чипов и одним из крупнейших центров обработки данных.
Ожидаете ли вы, что Logical Intelligence будет дополнять или конкурировать с AMI Labs — парижским стартапом Яна, который также разрабатывает альтернативную архитектуру модели?
Наша компания сосредоточена на создании мозга. AMI сфокусирована на моделях мира, где ИИ помещается в реальные сценарии и использует данные для навигации в мире и прогнозирования. Я предоставлю им возможность самим за себя говорить, но мы привержены сотрудничеству.
Пока крупнейшие компании мира вкладывают сотни миллиардов долларов в большие языковые модели, стартап Logical Intelligence из Сан-Франциско пробует иной подход в стремлении создать ИИ, способный имитировать человеческий мозг.
Если спросить Яна Лекуна, в Кремниевой долине существует проблема группового мышления. После ухода из Meta в ноябре исследователь и авторитет в области ИИ подверг критике общепринятое мнение о том, что большие языковые модели (БЯМ) приведут нас к искусственному общему интеллекту (ИОИ) — порогу, при котором компьютеры сравняются с людьми по интеллекту или превзойдут их. Все, заявил он в недавнем интервью, подверглись «БЯМ-программированию».
21 января стартап Logical Intelligence из Сан-Франциско назначил Лекуна в свой совет директоров. Опираясь на теорию, разработанную Лекуном двадцать лет назад, компания утверждает, что создала иной тип ИИ, лучше приспособленный к обучению, рассуждению и самокоррекции.
Logical Intelligence разработал так называемую энергетическую модель рассуждений (EBM). В то время как БЯМ по сути предсказывают наиболее вероятное следующее слово в последовательности, энергетические модели усваивают набор параметров — например, правила судоку — и выполняют задачу в рамках этих ограничений. Такой метод призван устранять ошибки и требовать значительно меньше вычислительных ресурсов, поскольку в нём меньше проб и ошибок.
Дебютная модель стартапа, Kona 1.0, решает головоломки судоку во много раз быстрее, чем ведущие в мире БЯМ, несмотря на то, что работает всего на одном графическом процессоре Nvidia H100, сообщила основатель и генеральный директор Ив Бодния в интервью. (В этом тесте у БЯМ была заблокирована возможность использовать программные функции, которые позволили бы им «перебором» решить головоломку.)
Logical Intelligence утверждает, что стала первой компанией, построившей рабочую энергетическую модель — до сих пор это была лишь академическая фантазия. Идея заключается в том, чтобы Kona решала сложные задачи, такие как оптимизация энергосетей или автоматизация сложных производственных процессов, в условиях, где нет места для ошибок. «Ни одна из этих задач не связана с языком. Это всё, кроме языка», — говорит Бодния.
Бодния ожидает, что Logical Intelligence будет тесно сотрудничать с AMI Labs — стартапом из Парижа, недавно основанным Лекуном, который разрабатывает ещё один тип ИИ — так называемую модель мира, предназначенную для распознавания физических измерений, демонстрации устойчивой памяти и прогнозирования последствий своих действий. Путь к ИОИ, утверждает Бодния, начинается с наслоения этих различных типов ИИ: БЯМ будут взаимодействовать с людьми на естественном языке, энергетические модели возьмут на себя задачи рассуждения, а модели мира помогут роботам действовать в трёхмерном пространстве.
На этой неделе Бодния беседовала с корреспондентом по видеосвязи из своего офиса в Сан-Франциско. Следующее интервью было отредактировано для ясности и сокращено по объёму.
Журналист: Следует спросить о Яне. Расскажите, как вы познакомились, какую роль он играет в определении направления исследований в Logical Intelligence и что будет включать его работа в совете директоров.
Бодния: У Яна огромный опыт с академической стороны как профессора Нью-Йоркского университета, но он также много лет имел дело с реальной индустрией благодаря работе в Meta и сотрудничеству с другими партнёрами. Он видел оба мира.
Для нас он единственный эксперт в энергетических моделях и связанных с ними архитектурах. Когда мы начали работать над этой энергетической моделью, он был единственным человеком, с которым я могла поговорить. Он помогает нашей технической команде выбирать определённые направления. Он очень, очень активно вовлечён. Без Яна я не представляю, как бы мы так быстро масштабировались.
Ян открыто говорит о потенциальных ограничениях БЯМ и о том, какие архитектуры моделей с наибольшей вероятностью продвинут исследования ИИ вперёд. Какова ваша позиция?
БЯМ — это большая игра в угадывание. Поэтому им требуется так много вычислительных ресурсов. Вы берёте нейросеть, скармливаете ей практически весь мусор из интернета и пытаетесь научить её тому, как люди общаются друг с другом.
Когда вы говорите, ваш язык кажется мне разумным, но не из-за самого языка. Язык — это проявление того, что происходит у вас в мозгу. Мои рассуждения происходят в некоем абстрактном пространстве, которое я затем декодирую в язык. Мне кажется, люди пытаются реконструировать интеллект в обратном порядке, просто имитируя интеллект.
Представьте, что вы пришли на лекцию, и профессор показывает вам элементарную математику, а затем, вместо того чтобы пытаться понять концепцию — например, как умножать, — вы наблюдаете за языком профессора [чтобы понять, какое слово следует за предыдущим].
Почему бы не сосредоточиться на ИИ, который не зависит от языка и не является игрой в угадывание?
Чем подход энергетической модели к задачам отличается от подхода БЯМ?
Энергетическая модель способна к самокоррекции.
Лучшая аналогия — восхождение на Эверест. Существует множество различных маршрутов, и каждый сезон пути могут меняться из-за погоды. Приходится в реальном времени оценивать, сколько будет людей на маршруте, сколько кислорода у вас осталось.
Если вы альпинист-БЯМ, вы не видите всей карты. Вы фиксируетесь на одном направлении за раз и продолжаете идти. Если на пути окажется яма, вы прыгнете и погибнете. БЯМ не могут отклониться от курса, пока не завершат задачу.
Энергетическая модель — это настоящая модель рассуждений. Когда вы отправляетесь в горы, вам нужна комбинация данных из вашего опыта и того, что вы узнаёте в реальном времени. Вы можете смотреть в нескольких направлениях, выбрать одно, а если столкнётесь с ямой — попробовать другой путь. Задача всегда остаётся у вас в голове.
Если не язык, то какие типы данных составляют обучающий набор для энергетической модели?
Это может быть что угодно.
Наша модель очень маленькая, менее 200 миллионов параметров, что позволяет нам очень быстро её обучать. Мы не пытаемся создать одну модель на всё — один мозг для всех. Мы создаём меньшую модель для каждого отдельного бизнеса. Данные будут разными для каждого клиента.
Обучение сильно отличается от традиционной БЯМ. Мы даём ей частичные данные, так называемые разреженные данные. Модель способна извлекать полные данные из разреженных. Представьте, что я показываю вам, как нарисовать кошку, а вы можете экстраполировать, как нарисовать собаку. Мы наблюдаем подобную экстраполяцию.
Как бизнес может внедрить энергетическую модель?
Меня особенно интересует энергетический сектор. В реальном времени приходится обрабатывать множество переменных и распределять энергию соответствующим образом. Сейчас просто сбрасывается большой объём энергии, часть которой используется, а часть — нет. Люди управляют этим вручную, но мы можем автоматизировать процесс.
Нас также интересует фармакология — открытие лекарств, рак и так далее. Всё это требует сложной обработки данных. Мы также ведём переговоры с одним из крупнейших производителей чипов и одним из крупнейших центров обработки данных.
Ожидаете ли вы, что Logical Intelligence будет дополнять или конкурировать с AMI Labs — парижским стартапом Яна, который также разрабатывает альтернативную архитектуру модели?
Наша компания сосредоточена на создании мозга. AMI сфокусирована на моделях мира, где ИИ помещается в реальные сценарии и использует данные для навигации в мире и прогнозирования. Я предоставлю им возможность самим за себя говорить, но мы привержены сотрудничеству.
Вы решили не делать свою модель Kona открытой. Почему?
В будущем мы рассмотрим возможность сделать что-то открытым. Но я чувствую большую ответственность за то, что создаю, и хочу убедиться, что достаточно хорошо это понимаю, прежде чем выпускать в мир.
Это настоящий шаг к ИОИ. Вы должны спросить себя, насколько это безопасно, каковы возможности и где границы. Я просто хочу быть ответственным родителем.
Термин ИОИ стал довольно перегруженным; уверен, вы используете его не бездумно. Можете пояснить, почему вы считаете, что энергетические модели представляют путь к ИОИ?
Я вижу ИОИ как экосистему совместимых моделей ИИ, которые служат миру и людям наиболее продуктивным и безопасным образом. Это требует способности к само-выравниванию, самооценке, планированию. Это также означает, что для галлюцинаций нет места.
Эволюция ИОИ проходит через разные этапы. Мы находимся где-то на самых первых, младенческих шагах.
Сейчас вы ищете финансирование. Как вы планируете использовать эти деньги?
Всё нужно масштабировать. Эту модель необходимо масштабировать. Мы хотим опробовать разные варианты применения, но для этого требуются разные команды, работающие с разными партнёрами.
Я также чувствую, что часть моей работы — просвещать людей о том, что существуют разные формы ИИ. Он не обязан быть текстовым. Люди говорят: «О, мы в пузыре ИИ». Но это не так. Мы в пузыре БЯМ.
какая же ты мразь а. специально этим гандонам с воллстрит подыгрываешь, ну ничего посмотрим как ты запаёшь когда пузырь рухнум и финансовый кризис пукнум.
хуита и не взлетит. всё равно в итоге придётся мозг копировать. у лекуна нет внутреннего диалога, он как ребёнок-даун-савант.
Нихуя не получится. Ставлю JEPA.
ваша ЖЕПА принята.
Зря вы так. Le кун хоть и чмоня, он единственная чмоня которая пытается что-то изменить в архитектуре. Jepa - это правильный шаг. Но он не осознает, что ЛЛМщики прийдут к подобной архитектуре со временем модифицируя свою. Пока он выебывается пытаясь с нуля сразу создать что-то другое, компании пилят реальный, рабочий продукт и лутают с улушений его перформанса бабки от инвесторов на новые улучшения. Короче скорее уже реально существующее, квадратое колесо сотрется и превратиться в круглое со временем, чем человек без ресурсов для создания круглого колеса, но с идеей его создания, его создаст.
это чушь а не правильный шаг. у лекуна нет внутреннего диалога, он даун. его идея это очередная костыльная хуйня.
действительно нужно интерпретабилити и нейросаенс вместо кукареков. мозг эволюционно оптимизирован в оптимальный интеллект этой вселенной. с мозга и надо архитектуру делать, и если ты задумаешся о мозге ты быстро поймёшь что к чему.
планировщики, подвидом которых является его ЖЕПА, компьютейшеналли анфеазибл.
Объемы производства солнечных панелей в Китае достигли масштабов промышленной революции / Или как планета проебала солнечную революцию.
Wired поделился интересной аналитикой.
Как вы знаете, для ИИ нужно много энергии, и Китай к этому готовится основательно, точнее уже готов. Помните лет 10 назад мантры про дороговизну солнечной энергии, и мол без субсидий она не имеет смысла? Ну так вот, китайцы всей страной напихали за щеку всем тем скептикам, которые несли хуйню об этом. Сегодня ввод новых солнечных панелей и их эксплуатация является одним из самых дешёвых источников энергии в мире, и это без каких-либо субсидий вообще. Да, в начале солнечная энергия и правда была слишком дорогой и нуждалась в субсидиях, но с годами, путём постепенной отладки производства, повышения эффективности панелей, и влияния эффекта масштаба, их цена упала катастрофически.
В прошлом году вирусное видео с дронов из китайской провинции Гуйчжоу показало целый горный хребет, покрытый солнечными панелями до самого горизонта. Впечатляющий кадр, но он не передает реальные масштабы солнечной энергетики Китая.
По данным за 2024 год, Китай отвечает за 64% всего мирового строительства утилитарных солнечных и ветряных станций с 339 гигаватт-часами инфраструктуры возобновляемой энергии в разработке, при том, что население страны составляет около 17%.
Для сравнения: общая электрическая мощность планеты, включая не только солнечную, но и ядерную, угольную, газовую и другую возобновляемую энергию – составляет около 10 тераватт. Сейчас, как объясняет Wired в детальном материале, Китай может производить целый тераватт солнечных панелей ежегодно. China Daily сообщает, что солнечная мощность страны росла со скоростью 11,7% в год с 2020 по 2024 год – почти втрое быстрее глобального среднего показателя 4,24% за тот же период. Такой разрыв указывает скорее на промышленную революцию, чем на простое конкурентное преимущество.
Производственные мощности помогают не только Китаю, где потребительские крышные фотоэлектрические элементы составили 60% новой солнечной инфраструктуры в первом квартале 2025 года. Остальной мир также получает выгоду – китайские PV-панели настолько дешевы, что даже на дорогом европейском рынке стоят меньше заборов. ЗАБОРОВ, КАРЛ!
В глобальном масштабе избыток китайских солнечных панелей снизил среднюю стоимость электричества до 4 центов за киловатт-час, что Wired считает потенциально самой дешевой формой энергии в истории. И этот показатель может продолжить снижаться.
А как же атомная энергия? Термоядерная? Забудьте нахуй, пока одни грезят о ядерной энергии, Китай уже давно понял, что это неэффективная хуета. Ввод атомной электростанции занимает десятилетия, а цена отбивается только через... никогда. А вот солнечную электростанцию можно развернуть мгновенно, и цена отбивается уже за год.
Последствия этого буквально меняют мир. С солнечными панелями, которые стоят дешевле, чем когда-либо, глобальная индустрия ископаемого топлива может вскоре столкнуться с экзистенциальной угрозой для своей прибыли. Впрочем, по крайней мере в США они чувствуют себя комфортно – там президент Трамп идет на все возможные уступки для нефтегазовых компаний, в то же время отменяя прошлые решения, направленные на ускоренное развитие возобновляемых источников энергии.
https://www.wired.com/story/china-renewable-energy-revolution/
Wired поделился интересной аналитикой.
Как вы знаете, для ИИ нужно много энергии, и Китай к этому готовится основательно, точнее уже готов. Помните лет 10 назад мантры про дороговизну солнечной энергии, и мол без субсидий она не имеет смысла? Ну так вот, китайцы всей страной напихали за щеку всем тем скептикам, которые несли хуйню об этом. Сегодня ввод новых солнечных панелей и их эксплуатация является одним из самых дешёвых источников энергии в мире, и это без каких-либо субсидий вообще. Да, в начале солнечная энергия и правда была слишком дорогой и нуждалась в субсидиях, но с годами, путём постепенной отладки производства, повышения эффективности панелей, и влияния эффекта масштаба, их цена упала катастрофически.
В прошлом году вирусное видео с дронов из китайской провинции Гуйчжоу показало целый горный хребет, покрытый солнечными панелями до самого горизонта. Впечатляющий кадр, но он не передает реальные масштабы солнечной энергетики Китая.
По данным за 2024 год, Китай отвечает за 64% всего мирового строительства утилитарных солнечных и ветряных станций с 339 гигаватт-часами инфраструктуры возобновляемой энергии в разработке, при том, что население страны составляет около 17%.
Для сравнения: общая электрическая мощность планеты, включая не только солнечную, но и ядерную, угольную, газовую и другую возобновляемую энергию – составляет около 10 тераватт. Сейчас, как объясняет Wired в детальном материале, Китай может производить целый тераватт солнечных панелей ежегодно. China Daily сообщает, что солнечная мощность страны росла со скоростью 11,7% в год с 2020 по 2024 год – почти втрое быстрее глобального среднего показателя 4,24% за тот же период. Такой разрыв указывает скорее на промышленную революцию, чем на простое конкурентное преимущество.
Производственные мощности помогают не только Китаю, где потребительские крышные фотоэлектрические элементы составили 60% новой солнечной инфраструктуры в первом квартале 2025 года. Остальной мир также получает выгоду – китайские PV-панели настолько дешевы, что даже на дорогом европейском рынке стоят меньше заборов. ЗАБОРОВ, КАРЛ!
В глобальном масштабе избыток китайских солнечных панелей снизил среднюю стоимость электричества до 4 центов за киловатт-час, что Wired считает потенциально самой дешевой формой энергии в истории. И этот показатель может продолжить снижаться.
А как же атомная энергия? Термоядерная? Забудьте нахуй, пока одни грезят о ядерной энергии, Китай уже давно понял, что это неэффективная хуета. Ввод атомной электростанции занимает десятилетия, а цена отбивается только через... никогда. А вот солнечную электростанцию можно развернуть мгновенно, и цена отбивается уже за год.
Последствия этого буквально меняют мир. С солнечными панелями, которые стоят дешевле, чем когда-либо, глобальная индустрия ископаемого топлива может вскоре столкнуться с экзистенциальной угрозой для своей прибыли. Впрочем, по крайней мере в США они чувствуют себя комфортно – там президент Трамп идет на все возможные уступки для нефтегазовых компаний, в то же время отменяя прошлые решения, направленные на ускоренное развитие возобновляемых источников энергии.
https://www.wired.com/story/china-renewable-energy-revolution/
О да да, а самолёты надо было делать по образу и подобию птиц, чёб крыльями махали. Шиз, плиз
Вдогонку. В этом году солнечные мощности Китая обгонят угольные.
https://english.cec.org.cn/#/newsdetails?id=2018282664528424961
Мозг все это время эволюционировал для решения задачи выживания вида, а не максимизации интеллекта. У него куча костыльных механизмов завязанных исключительно на выживание и продолжение рода, вроде эмоций, инстинкта самосохранения и т.д. Так же, если ты интересовался ML, эволюционный алгоритм никогда не ведет к наилучшему решению, он ведет к наилучшему локальному решению. "Оптимальным решением для этой вселенной" тут и близко не пахнет и не только по причинам описанным выше, так еще и потому что помимо того что мы живем в этой вселенной, мы живем в определенной среде, а эволюционный механизм находит наилучшее локальное решения для конкретного окружения, то есть если условно на другой планете были бы лучшие условия для развития, там мог бы сформироваться более развитый интеллект.
интеллект универсален и живёт не локальных условиях(в отличии от твоей ноги например), а в всокодименшионал пространстве которое представляет пространство и каузальные связи в нём. нервная система жрёт энергии как не в себя, и играет сам против себя адверсериалли, так что её архитектура оптимальна. это подтверждается нейробиологией. поговори с клодом на сей счёт, может допетриш.
но нет вы нейродебилы с магическим мышлением продолжите своё БОЛЬШЕ ДАТЫ БОЛЬШЕ ГИГАВАТТ
чтоб делать самолёт надо понимать как крыло работает.
>интеллект универсален
ты скозал? с хуя ли он универсален? конкретно наш интеллект, как тебе уже и сказали, заточен под то, чтобы 10 лет трениться чтобы хоть как то осознавать что вокруг происходит. интеллект кошки заточен под кошачьи нужды, интеллект вороны - под вороньи. в чем тут блять универсальность? и с чего это искусственный интеллект должен копировать человеческий а не быть другим, более приспособленным для поставленных задач?
>ты скозал?
чёрч-тьюринг тезис, нейродаун. погугли чтоль.
>наш интеллект
нейродаунский?
>10 лет трениться
мозг и растёт до 20+ лёт. и внезапно детёныш человека ходить первые несколько лет не может.
>более приспособленным для поставленных задач
характеристика разумности, присущей человеку например, в том что она позволяет решать любые задачи вообще.
>н-но воро-
молчать! так вот ссучёнышь, ворона тоже в теории может решать любые задачи, потому что наша нервная система от её практически не отличается, и сама эволюция гарантирует что архитектура нашего универсального интеллекта была ещё начиная с планарии.
а теперь попробуй аргумент сформулировать, нейропетушок, а не своё кок пок мок.
> характеристика разумности, присущей человеку например, в том что она позволяет решать любые задачи вообще.
Какие любые? Я по квантовой физике задачу не решу, даже примерно не смогу понять как не решать. Мимо
ну так ты нейродаун, а не человек. человек может. а разница между человеческим мозгом и твоим ещё меньше чем между человеком и вороной.
с вами пиздец скучно, я на вас ору, подъёбываю, шутки шучу, а вы отвечаете пиздец примитивными "аргументами". хоть бы свою парадигму придумали.
> с вами пиздец скучно, я на вас ору, подъёбываю, шутки шучу, а вы отвечаете пиздец примитивными
Ну то есть буквально выставляешь себя дауном и горишь того что никто не реагирует. Хех.
Это буквально ты
>нейродаун с мозгом улитки выиграл просто не реагируя на стимул, т.к. у него нет возможности понять стимул
Ты из /b протек что ли? Репортнул на всякий.
>мало разжёвано
>не понял
>пожаловался уполномоченным органам
быдло.
> не смог объяснить включил клоуна и аватарко-петуха
я вам дал аргументы. ответ был: "лол я дебил"
не с кем дискутировать кароч
Тезис черча-тьюринга буквально говорит о том что любая вычислимая хуйня может быть вычислена машиной тьюринга. Поясни как ты этот аргумент используешь в контексте вопроса "человеческий интеллект универсален".
мозг человека и ии оба должны быть эквивалентны машине тьюринга. иначе они не AGI, т.к. не могут вычислить какую-то "любую хуйню". фундаментальная архитектура интеллекта - одна, это оптимально реализованная машина тьюринга на многомерном пространстве, которым является реальность заполненная другими агентами. мы же не на численной линии живём ёпт.
Я хз каким тут боком вообще машина Тьюринга блять. А че не цепи Маркова ? Что бы что то вычислить нужно знать алгоритм в облом случае. Я задачу не решу если не знаю как решить. Ллм тоже. Что мне что ллм дай тонну материалов по этой задаче мы на них научимся решать. Просто у меня в мозгу датасет длинною в жизнь из аудиовидеотактильной информации и связи между нейронами уже натренены по наитию какие то решения не очевидные находить. Нейронку тоже можно на всем подряд обучать как человека и пусть там еба мощности потребуются но я хз почему она не может так же решения находить почти по любой задаче как человек.
механизм которым ты тренируешся решать задачи должен быть эквивалентен той самой оптимальной машине тьюринга. можно и неоптимальную, но на том пространстве на котором мы работаем, она будет бесконечно долго выполняться
так а ты знаешь этот механизм то? судя по всему в мозгу нет никакого "механизма", есть просто связи в нейронах натрененные годами на окружающем пространстве и методе проб-ошибок. + области в мозгу отвечающие на поступление инфы от органов чувств, зрительный центр, звуковой центр итп. Чем принципиальна разница между огромной мультимодальной нейронкой получающей на вход любые аудровизуальнотактильные данные и выдающая некий результат в зависимости от этих данных
я - знаю. спроси клода как работает обучение в человеческом мозге, спроси как это отличается от трансформеров, поразмысли. я вам разжевывать теорию AGI не буду(вы всё равно ничё не ответите), просто тезисно сказал что будет третья зима.
>А вот солнечную электростанцию можно развернуть мгновенно, и цена отбивается уже за год.
Пиздоболием попахивает.
Хотелось бы увидеть цифры - сколько стоит квадратный километр.
И на какую сумму он генерирует в год.
А то как-то слишком хорошо получается, что панели, которые служат 20 лет окупают себя за год.
Правда у китайцев стратегическое преимущество в редкоземах.
Так что если небольшое количество в виде 10 миллионной армии рабов за миску риса выкапывает кирками для нужд партии, которая диктует цены, то может быть.
>с мозга и надо архитектуру делать
Я бы поспорил.
Конкретно мозг человекоиду нужен для 2-3 процентов деятельности, если мы говорим о мыслительном процессе.
Потому что остальные 97 % это отделы управляющие моторикой и внутренними органами.
> я - знаю. спроси клода как работает обучение в человеческом мозгу
Обосрался
>и это без каких-либо субсидий вообще
>их цена упала катастрофически.
Ты слишком просто представляешь проблему. Там не одно решение Китая строить солнечную энергию, а вся система. Гермаха и другие страны ЕС тоже решали вкладываться в другие виды энергии, в итоге нихера дешевого не вышло, все дорого.
В европке-сша сделать ту же солнечную батарею - надо несколько компаний, одна делает кремний, другая стекло, третья собирает панели, между ними логистика, это дорого. В китае же "солнечные районы", где сразу шахта по добыче кремния, тут же фабрика стекла и тут же сборка панелей, все на одной улице. Это сразу удешевляет цену.
Плюс на производство панелей нужно много энергии - у китая дешевая угольная и гидро, на западе ничего подобного, все дорого клепать. То есть панели в Китае штампуются за счет дешевых старых источников энергии.
Третье китай дает бесплатные "солнечные заемы" компаниям. На западе же солнечным компаниям надо платить 7-8 процентов по кредитам, в китае по нулям. Это решение коммунистической партии, централизованное.
Четвертое дешевый труд и та же повальная автоматизация - все процессы добывания-сборки для панелей, батарей и инвертеров стоят в разы дешевле, чем если это на западе делать. Установка тоже очень дешевая, там ставят самые дешевые малоквалифицированные работники, в сша-европке в 5 раз дороже с обязательными сертифицированными спецами, требующими дофига зарплат после годов обучения, куча правил. Наконец сама бюрократия на западе - разрешения на установку, продажи - до 25% цены и месяцы ожиданий. В китае же все запреты централизованно отменены, там буквально ноль стоит разместить без всяких разрешений и делается за 3 дня.
То есть по сути у нас тут вся система (западный капитализм с бюрократией) не может тягаться с централизованной китайской фабрикой, где еще государство убрало все барьеры и налоги, объявив это национальной миссией. На западе даже если решают ввести солнечную энергию, ничего подобного не выходит, все процессы построены по-другому, под китайскую модель весь капитализм не перестроишь. Плюс у той же европки проблема, что солнца меньше чем в китае, так что отбить еще труднее.
Итого - если на западе ставить, ничего там за год не отобьется, только охеренные затраты будут. В целом расклад такой:
На западе - цена за 10 киловатт систему с 15 киловатт батареей - 24к-37к баксов.
В китае за ту же систему - 5.5к-9.8к как раз из-за описанных системных различий.
Естественно китайцам выгодно все ставить с такими ценами, поэтому у них они и плодятся как грибы.
Вот график безработицы в США за 30 лет, помесячно, уже минимум последние полгода-год шизы пишут про то, какими пачками увольняют, на статистических графиках пока же не очень заметно.
Хотя какая-то рецессия идёт, но тут постковидные эффекты, плюс общая мировая рецессия по разным причинам.
>Дебютная модель стартапа, Kona 1.0, решает головоломки судоку во много раз быстрее, чем ведущие в мире БЯМ, несмотря на то, что работает всего на одном графическом процессоре Nvidia H100, сообщила основатель и генеральный директор Ив Бодния в интервью. (В этом тесте у БЯМ была заблокирована возможность использовать программные функции, которые позволили бы им «перебором» решить головоломку.)
Очень плохой бенчмарк, потому что судоку это больше комбинаторная задача, чем задача на обычное мышление. То есть это что-то, что максимально далеко от AGI и того, как мыслит человек.
А чего в 2020 было?
Эту залетную аватарку забанит кто нибудь? Съеби нахуй выблядок
Я каждый раз после новостей из Китая смотрю с лицом Пикачу, вспоминая про сорокалетние списанные пожарные машины, которым я считаю расход ГСМ
>Лучшая аналогия — восхождение на Эверест. Существует множество различных маршрутов, и каждый сезон пути могут меняться из-за погоды. Приходится в реальном времени оценивать, сколько будет людей на маршруте, сколько кислорода у вас осталось.
Он явно не в теме, маршруты там чётко конкретные, под каждый своя система базовых лагерей, трассы проложены заранее, короче плохая аналогия
>Энергетическая модель — это настоящая модель рассуждений. Когда вы отправляетесь в горы, вам нужна комбинация данных из вашего опыта и того, что вы узнаёте в реальном времени. Вы можете смотреть в нескольких направлениях, выбрать одно, а если столкнётесь с ямой — попробовать другой путь. Задача всегда остаётся у вас в голове.
По таким формулировкам всё как-то расплывчато. ЛЛМ в схеме рассуждений тоже в некотором роде держит цель в голове, и за счёт этого, например, могут писать простые программы по заданию, решать математические задачки и т.п. То есть архитектура ЛЛМ позволяет достигать конкретных целей. Хотя они смысл не очень понимают (но Ян Лекун даже сам говорил, что скорее понимают).
Мне кажется, что есть принципиальные ограничения из-за корневых принципов, сами трансформеры, градиентный спуск, тот механизм обратного распространения ошибки. Это чисто машинные технологии, в природе так не работает. Но результаты получилось показывать на этих подходах, и теперь за них все уцепились. Теперь ещё весь софт и железо под эту архитектуру заточены
ковидный карантин
>Пиздоболием попахивает.
>Хотелось бы увидеть цифры - сколько стоит квадратный километр.
>И на какую сумму он генерирует в год.
стоит реальные копейки, сама панель. Больше расходов на то, чтобы её потом установить.
Главная проблема солнечной энергетики в том, что надо где-то запасать энергию, на ночь хотя бы. А вот это уже удорожает довольно сильно, хотя в Китае аккумуляторы тоже стремительно дешевеют.
В масштабе энергетики ещё в том, как включать всё это в общую энергосистему.
>Ты слишком просто представляешь проблему.
Он о другом, наверное
Помню, у нас везде высмеивали технологии сланцевой добычи газа-нефти. Потом перестали смеяться почему-то
Аналогично с возобновляемой энергетикой и электротранспортом. Всё говорили, что это тупые европейцы пилят деньги, занимаются абслютной хернёй, "зелёной повесткой". А вот оказывается сейчас, что европейцы смотрели в правильном направлении, только с их бюрократией ничто не поможет.
А вот Китай показывает масштабы и прорывы и в возобновляемой энергетике, и в электротранспорте.
Я его репортнул уже раз, но видимо этого мало.
>А вот оказывается сейчас, что европейцы смотрели в правильном направлении
Получается что европейцы, в первую очередь гермаха, буквально разрушили свою энергетику.
Я вообще не понимаю ты так тонко тралишь или серьезно.
И кстати называть эту энергию "зеленой" тоже глупо, когда уже наконец люди выучат первый закон термодинамики и поймут что бесплатной энергии не бывает, и все те солнечные лучи которые запитали их электросамотыки - это солнечные лучи, которые не нагрели землю.
другой анон
>надо где-то запасать энергию
В Китае сейчас происходит натриевоаккумуляторная революция, которая решает целую кучу проблем, стоит гроши и с каждым годом продолжает дешеветь, и идеально подходит для солнечных батарей.
Дерьманское министерство энергетики ежегодно публикует отчет по потреблению энергии, несмотря на бесконечные евровопли про энергопереход они дров сжигают больше чем вырабатывают их ветряки и батареи. Всегда смотри лично источники, а не повторяй за протыками.
>В Китае сейчас происходит натриевоаккумуляторная революция
кстати да, вот тоже проспали, хотя раньше довольно много писали про натриевые батареи, но всё больше про исследования. А вот сейчас идёт стремительный рост. Профиты:
1. В отличии от лития, который сложно добывать, найтрий повсеместно доступен и очень дёшев в производстве
2. Батареи показывают показатели по число циклов зарядки чуть лучше, чем литиевые, хотя сравнимо. При этом потенциал тут больше, есть лабораторные варианты на 10тысяч циклов и т.п.
3. Натриевые батареи хорошо работают при очень глубоком минусе, могут работать при -40 даже, у литиевых тут большие проблемы
4. Они лучше приспособлены для быстрой зарядки
5. У них несколько ниже ёмкость на килограмм, для существующих литиевых это 300 втч на кг, для натриевых 150втч на кг, но тут предел ещё не выбран. Но это сравнимые цифры. То есть даже в электротранспорте можно использовать, особенно в городском.
Зеленой она называется в самой европке, это принятое название. А так да, в той же гермахе долго шли закрывания атомных реакторов с демонстрациями, кампаниями и законами. А сейчас заново открывать стали думать, когда приперло, уже жалеют что солнечную-ветряную строили, она не покрывает потребности и дорогая, старые же реакторы все покрывали и были дешевыми. Короче как в Китае не удалось, наебали население.
В этих графиках, кстати, есть сильное искажение. Тут энергия считается по тому, сколько её заключено в источнике. То есть у тебя в бензине на литр 36 мегаджоулей, вот они и считают это как 36 (10 киловатт-часов), в то время как у автомобиля КПД 25% только, и реально это надо считать как 2.5квтч. А выработанную возобновляемыми источниками энергию считают по реальному выходу. Если делать эти поправки, то процент будет заметно выше.
Да, если вторым слоем уложить батареи то можно избавиться от ДВС. Можно даже мусор перестать сжигать и перестать импортировать энергию с польских тэц на буром угле.
>в то время как у автомобиля КПД 25%
40%+ у современных гибридов с рекуперацией и 50% в лабораторных образцах
А теперь посчитай потери на ЛЭП, саморазряд батарей, необходимость замещать халявное тепло от двс на элетрообогреватели и т.п.
Сегодня, кстати, ровно год исполняется термину «вайб-кодинг»
3 февраля 2025 его ввел в обиход Андрей Карпаты.
3 февраля 2025 его ввел в обиход Андрей Карпаты.
>У них несколько ниже ёмкость на килограмм
Что не является минусом когда мы говорим о солнечных электростанциях, ибо там похуй на размер аккумуляторов, места дохуя
У них закрывали атомные станции, это после Фукусимы началось, страхи и всё такое. Вот в этом их была фундаментальная ошибка. При этом угольные оставались, а газовые наращивались.
У условиях Европы, особенно Германии, солнечная энергия другую роль должна играть, она не может быть основной в любом случае. Из возобновляемых крупных там ветер в первую очередь.
Перспективный формат солнечной энергетики другой: На крышах частных домов и промышленных предприятий ставятся батареи, от них питают аккумуляторы, за счёт этого дом частично или полностью обеспечивает себя электроэнергией. И не пытается возвращать её в общую энергосеть.
Плюс варианты, что энергия от батарей подаётся на парковки, где заряжаются автомобили. Работает только днём, понятное дело.
Там пытались строить схему, когда частные дома возвращают сколько-то энергии в общую сеть, и владельцы за это что-то получают. Но это сложно и дорого. И не решает ключевых проблем с неравномерным производством, необходимостью как-то энергию запасать.
Но реально, большинство проблем из-за того, что энергию не умеют дёшево запасать. Сейчас это доступнее становится. Тут варианты, или дешёвые батареи, например натриевые, или водород, или всё вместе, потому что чуть разные преимущества и проблемы у каждого подхода.
Чел если ты поставил электрогенерацию а затем не знаешь куда эту генерацию девать и пытаешься ее запихнуть в батареи у тебя не все в порядке с головой. Для дневных пиков уже давно есть маховики. А для электрокаров проблема емкости батарей это проблема номер один, к которой сводятся все аргументы против их использования.
Пошел слух, что кроме Sonnet 5 Anthropic также планируют выпустить модель для генерации изображений
Они остались единственными из золотой коллекции ИИ-компаний, у кого ее нет.
Они остались единственными из золотой коллекции ИИ-компаний, у кого ее нет.
>Для дневных пиков уже давно есть маховики
Нету в адекватном виде. Там масса проблем и всё очень дорого. Вообще мы тут явно больше вопросами и технологиями энергетики интересовались.
>А для электрокаров проблема емкости батарей это проблема номер один
Умеренная на самом деле. То есть она была раньше, когда аккумуляторы были ОЧЕНЬ дорогие, а ёмкость так себе. Прикол в том, что современные натриевые уже годятся для автомобилей. Не для машин всякого назначения, но для очень многих годятся.
Если заряд способен обеспечить 300км пробега, например, то для большинства применений этого уже достаточно. При этом скорость заряда достаточно быстрая.
Опять же, главный вопрос энергетики в том, как запасать энергию на электростанциях, чтобы обеспечивать потребности в ночное время. Это главный стопор для солнечной энергетики. Если эту проблему успешно решить, то как минимум в южных странах потребность в традиционных источниках энергии сильно упадёт.
Это троллинг тупостью? маховики хороши только для очень коротких режимов (минуты), а дневные пики длятся часы.
Ты воспринимаешь батареи как попытку утилизировать лишнее, а не как нормальный инструмент сдвига энергии по времени. Аккумуляторы ставят не потому что не знают куда девать, а потому что солнце даёт пик днём, а спрос часто выше вечером, плюс накопитель может зарабатывать на сглаживании, переносе энергии, резерве, частотном регулировании и т.д. Кароч иди нахуй еблан тупорылый
>Если эту проблему успешно решить
Уже заочно решена натрием
> Для дневных пиков уже давно есть маховики.
маховик запасает энергию в виде кинетической энергии. Если у тебя массивная часть маховика движется со скоростью чуть 300метров в секунду (около скорости звука), то кинетическая энергия будет 300^2/2 = 45 килоджоулей на килограмм. Это 12.5 ватт часов на килограмм. И это только сама масса, а есть ещё рама. На каждый маховик нужен двигатель-генератор, причём там будет переменный ток, частота зависит от скорости вращения. Это надо конвертировать в частоту сети.
У тебя подвижные части, которые надо обслуживать. Там эффекты гироскопа и вращения Земли начинаются.
В то время как натриевая батарея обеспечивает в 10 раз больше плотность энергии.
Собственно поэтому маховики и не используют, хотя такие концепты бывали.
>На крышах частных домов и промышленных предприятий ставятся батареи, от них питают аккумуляторы, за счёт этого дом частично или полностью обеспечивает себя электроэнергией. И не пытается возвращать её в общую энергосеть.
Ну они так и делают - если смотреть Гугл-Панорамы Европы, то довольно много домов с солнечными панелями на крыше. Но они ещё и зарабатывают на продаже энергии в сеть, например где-то в Испании или на юге Германии в летний период, когда переизбыток.
Что-то непонятное прямо сейчас происходит между OpenAI и Nvidia
Налицо какой-то разлад, и он точно не играет на руку репутации стартапа. В чем суть:
– В сентябре 2025 (то есть относительно недавно) Nvidia с OpenAI публично и очень громко заявили, что гигант вложит в стартап 100 миллиардов долларов. В основном – железом. Первый кластер, который должно было породить партнерство, планировалось достроить уже ко второй половине 2026.
– Но время идет, а деньги, как оказалось, Nvidia вкладывать не торопится. Финальное соглашение, которое ожидали через несколько недель после сентябрьского анонса, затянулось на месяцы. WSJ пишет, (https://www.wsj.com/tech/ai/the-100-billion-megadeal-between-openai-and-nvidia-is-on-ice-aa3025e3) что сделка трещит по швам, и в Nvidia «сомневаются в масштабе и условиях».
– Сам Хуанг параллельно пытается мягко сменить риторику. Хотя он и заявляет журналистам, что никакого разлада с OpenAI нет, но сам начинает уточнять, что Nvidia никому не обещала 100 миллиардов, и речь шла о «ДО ста миллиардах в рамках нескольких раундов». Последнее время Дженсен, кстати, активно поддерживает xAI, и заявляет что жалеет, что не вложился в предприятие Маска раньше.
– Масла в огонь еще подлили слухи о том, что OpenAI перестало устраивать качество чипов Nvidia. Об этом написали https://www.reuters.com/business/openai-is-unsatisfied-with-some-nvidia-chips-looking-alternatives-sources-say-2026-02-02/ Reuters: якобы GPU Nvidia стали медленными, и стартап уже подыскивает альтернативы. Альтман прокомментировал новость в духе «мы наслаждаемся работой с Nvidia и непонятно, откуда берется шумиха». Но чего только не скажешь, когда речь о ста миллиардах, правда?
Налицо какой-то разлад, и он точно не играет на руку репутации стартапа. В чем суть:
– В сентябре 2025 (то есть относительно недавно) Nvidia с OpenAI публично и очень громко заявили, что гигант вложит в стартап 100 миллиардов долларов. В основном – железом. Первый кластер, который должно было породить партнерство, планировалось достроить уже ко второй половине 2026.
– Но время идет, а деньги, как оказалось, Nvidia вкладывать не торопится. Финальное соглашение, которое ожидали через несколько недель после сентябрьского анонса, затянулось на месяцы. WSJ пишет, (https://www.wsj.com/tech/ai/the-100-billion-megadeal-between-openai-and-nvidia-is-on-ice-aa3025e3) что сделка трещит по швам, и в Nvidia «сомневаются в масштабе и условиях».
– Сам Хуанг параллельно пытается мягко сменить риторику. Хотя он и заявляет журналистам, что никакого разлада с OpenAI нет, но сам начинает уточнять, что Nvidia никому не обещала 100 миллиардов, и речь шла о «ДО ста миллиардах в рамках нескольких раундов». Последнее время Дженсен, кстати, активно поддерживает xAI, и заявляет что жалеет, что не вложился в предприятие Маска раньше.
– Масла в огонь еще подлили слухи о том, что OpenAI перестало устраивать качество чипов Nvidia. Об этом написали https://www.reuters.com/business/openai-is-unsatisfied-with-some-nvidia-chips-looking-alternatives-sources-say-2026-02-02/ Reuters: якобы GPU Nvidia стали медленными, и стартап уже подыскивает альтернативы. Альтман прокомментировал новость в духе «мы наслаждаемся работой с Nvidia и непонятно, откуда берется шумиха». Но чего только не скажешь, когда речь о ста миллиардах, правда?
У моховиков сопоставимая с литиевыми батареями плотность энергии при несоизмеримо меньшей стоимости. Их для сглаживания пиков используют повсеместно. Для совсем экстремальных вариантов есть варианты с насосами и заполняемыми водохранилищами.
Я тебе какие-то первичные оценки привёл. Приведи свои или приведи цифры реально существующих решений, столько там ватт на килограмм. И какая примерно стоимость.
>Для совсем экстремальных вариантов есть варианты с насосами и заполняемыми водохранилищами.
Для водохранилища нужно само водохранилище и большой перепад высот. Это может работать только в горной местности, на равнине уже не работает. То есть только на базе ГЭС можно что-то такое сделать. Запасаемая мощность не может быть больше мощностей ГЭС соответственно. При этом довольно заметные потери идут, сначала на закачку воды вверх, а потом на генерацию энергии.
В общем решение ограниченного применения.
>как оказалось, Nvidia вкладывать не торопится
Там интересный сериал получился - Альтман строит свой чип, а Хуанг пишет свою ИИ.
Хуанг понимает, что как только он поможет Альтману подняться и развернуться, то Nvidia станет ему не нужна совсем.
Там вообще всё, и круговые сделки, и попытки что-то своё пилить.
Нвидиа не хочет вкладывать в OpenAI, потому что у них очень много очень сильных конкурентов, они 100% не смогут быть монополистами. Но у Нвидиа хотя бы много своих денег, они зарабатывают. Альтман в ответ не хочет закладываться на железо он НВидиа. Тем более, что текущая архитектура не очень перспективная, вот эти гугловские TPU я так понимаю лучше.
>Альтман строит свой
У него с ресурсами для этого туговато, ни денег, ни наработанных технологий
rere
Проиграл со скрина
Раньше было время, когда на класс из 20 учеников в школе или в вузе был 1 учитель.
А всего 10 учителей по разным предметам, которые сменяли друг друга и по одному ,каждый, учил группу из 20 учеников.
Сейчас можно открыть 20 вкладок с ИИ и получить 20 учителей на 1 ученика. И эти 20 учителей могут быть специалистами по всем другим 10 предметам.
Например, открыть 7 вкладок с разными ИИ, 2 вкладки это будут две разные ИИ для одинакового вопроса, например по физике. Другие 3 вкладки будут с ИИ для второстепенных вопросов, уточнений, дополнений, - ответвлений от основного вопроса, возникающих в ответах ИИ в первых двух вкладках браузера.
Оставшиеся 2 вкладки использовать для графического вывода заданного вопроса, в одной ИИ допустим будет отрисовывать ответ на вопрос в виде схемы, а в другой, седьмой вкладке, в виде 3-D видео-визуализации. Первым двум вкладкам задавать одинаковый вопрос, следующим трём вкладкам задавать ответвления от основного вопроса, шестой ИИ задавать вывод в виде схемы, и седьмой ИИ задавать вывод в виде видео. Это будут 7 учителей на 1 ученика, выводящих ответ в разных форматах и максимально подробно.
А всего 10 учителей по разным предметам, которые сменяли друг друга и по одному ,каждый, учил группу из 20 учеников.
Сейчас можно открыть 20 вкладок с ИИ и получить 20 учителей на 1 ученика. И эти 20 учителей могут быть специалистами по всем другим 10 предметам.
Например, открыть 7 вкладок с разными ИИ, 2 вкладки это будут две разные ИИ для одинакового вопроса, например по физике. Другие 3 вкладки будут с ИИ для второстепенных вопросов, уточнений, дополнений, - ответвлений от основного вопроса, возникающих в ответах ИИ в первых двух вкладках браузера.
Оставшиеся 2 вкладки использовать для графического вывода заданного вопроса, в одной ИИ допустим будет отрисовывать ответ на вопрос в виде схемы, а в другой, седьмой вкладке, в виде 3-D видео-визуализации. Первым двум вкладкам задавать одинаковый вопрос, следующим трём вкладкам задавать ответвления от основного вопроса, шестой ИИ задавать вывод в виде схемы, и седьмой ИИ задавать вывод в виде видео. Это будут 7 учителей на 1 ученика, выводящих ответ в разных форматах и максимально подробно.
Это не работает. Потому что в образовании, особенно в школьном, главное это как-то заметивировать и заинтересовать ученика.
В школе идёт определённая социальная игра. Там от ученика люди что-то требуют, а люди это часть социума, учитель выше по статусу, по крайней мере в контексте знаний. Ученик в классе и ему надо как-то не быть отстающим, быть в знаниях не хуже других.
При обучении на компьютере всего этого нет. И мотива учиться нет. Хотя что-то можно хорошо прокачивать в игровой форме, и вот сюда надо смотреть.
> И эти 20 учителей могут быть специалистами по всем другим 10 предметам.
...кстати, почему не додумались выпустить школьно-вузовских-докторских узкоспециализированных однопредметных ИИ для школы-вуза-аспирантуры - модели уже подходят,
каждую модель сделать под один конкретный предмет - одну под математику (школа с 1 класса и до самого верхнего предела научной математики), точно так же по остальным предметам. Модели будут лёгкие, экономные, не будут грузить сервера, -
уже это можно делать, но не делают так, а делают общие ИИ, видать потому, что это вызовет забастовку учителей, и беспорядки в сфере образования. Так в общих ИИ как бы замаскированы те же преподы по математике и другим предметам, и это не бросается в глаза, а если отдельно выпустить - то учителя поднимут бунты.
А с галюнами что делать? Нейронки по КД придумывают несуществующие вещи, но по скольку LLMки это лингвистический матстат на стеройдах, звучат эти галюны порой настолько складно, что и не поймёшь что говна пожрал. И чем мощнее модель тем складнее её галюны.
Блять, нет, ну были же базовиками...
И поэтому после школы никто ничего не помнит из программы.. Все что я изучил и знаю, я изучал сам.
Изображения нужны не только для развлечений, - инженерные схемы, чертежи, анимация работы двигателя, видео-визуализация урока по химии, для учёных отобразить структуру клетки и её связей, и т.д.
у всех бесплатные чаты наелись ?
Hmm...something seems to have gone wrong.
Hmm...something seems to have gone wrong.
В двух вкладках с разными ИИ задавать одинаковый вопрос.
Да не, ты просто дурачок, которому маркетолухи лапши навешали, пол треда таких. Хотя учитывая какое поколение дебилоидов растёт, им может в самый раз будет галлюцинации чертежей с придуманными деталями вместо реальных схем.
Антропитеки были лютой базой, поскольку было основание полагать что каждый цент идёт на ллмки, это был их единственный и основной продукт. Теперь понятно что бабло начали спускать на всякую бесполезную хуету вроде имидж гена. Круто? Круто.
Видимо уперлись в потолок и девать финансы уже некуда. Я напоминаю, что жопены теряют больше всего денег именно на соре, это убыточная хуета, использующаяся в основном для смехуечек, платят за неё полторы калеки.
>с придуманными деталями вместо реальных схем.
Ну значит надо на английском подбирать точнее промты, или поэтапно создавать, а не сразу всё одним махом, помня сколько часов и денег это делается вручную в программах.
>что жопены теряют больше всего денег именно на соре
сора в первую очередь видео, и потом они тратят много потому, что раздают много чего бесплатно, типо рынок захватить. Антропики этим никогда не страдали. На рынке иллюстраций тоже есть деньги, если эти услуги только продавать и с прицелом на то, что востребовано для дела, то зарабатывать тоже можно. Тем более это нужно, потому что у конкурентов в их подписках возможность есть. А у них нет.
>теряют больше всего денег
У них же - PBC -
корпорация с выгодой (или в некоторых штатах корпорация общественной выгоды) — это тип коммерческого корпоративного образования, целью которой является положительное влияние на общество.
Типа, кроме выгоды надо что-то делать полезное.
Никто не кодил с первыми жпт потому что это было как вилкой суп есть. Сейчас ситуация с имиджгеном примерно схожая, платные юзеркейсы предельно нишевые.
В целом непонятно нахуй такое вообще надо, к более пиздатому ии это не имеет никакого отношения.
Да я бы не сказал что генерация срущих индусов это что-то полезное. Но в целом опенам можно, потому что они были первопроходцами этого всего, палили на угад во все стороны, надеясь что потом всё как-то само соберётся в одного гигатрансформера. Трансформер не собрался.
Представляю какая сранина огороженная будет, учитывая что у антропика даже текстовые модели в 10 раз больше зацензурены, чем у конкурентов и сидит команда модеров, которые чекают личные чаты с моделями и банят всех неугодных.
У Хуанга передовые чипы, и SoW-X на Rubin Ultra, который выходит в 2027м и порвет те же Cerebras как тузик грелку. Также свое отделение по ИИ, которое регулярно пилит модельки с претензией на успех. У ОпенАИ ничего, они начинают уже отставать по всем фронтам, даже у гугла с xAi перспективы лучше.
Так что Дженсен просто делает шаги на опрежение - его модельки взлетят в 2027м на SoW-X, став недостижимыми для ПопенАИ, а бафать конкурента чипами и инвестициями незачем.
Лучше ставка на жёпу, чем жопа на ставку.
Потому что в образовании, особенно в школьном, главное
это авторитет учителя.
Который по хорошему должен быть закреплен навыками учителя.
У железки он равен нулю.
Она просто высирает текст. Да складно, но бывает так, что складно лживо. И пиздюки без критического мышления не способны распознать ложь.
А поскольку обучена нейронка на общедоступном говне из сети, то и научить она может только ему, даже если научится его идеально повторять.
Когда я только поступал в вуз мне дед сказал, что из того, что я там будут изучать, мне может быть максимум пригодиться в работе 10%.
Не считаю, что зря у меня были все эти линалы и матаны с термехами и сопроматами. Но в жизни они мне не особо пригодились. В смысле помогли многое понять, но денег я ими не зарабатывал.
Школа-вуз не про обучение. Школа - социальные навыки (выживание в иерархии), ну еще читать-писать научиться. ВУЗ - заведение нужных связей, вписки-общаги, друзья, чтобы дальше по жизни их использовать. Поэтому все стремятся в вузы попрестижнее, там качество связей выше. Ну и корку получить, с которой доступ открывается. Кому учить надо, те учат отдельно по книгам, в школах-вузах все в основном не для этого. ИИ обучение так что конкурирует не с вузами-школами где все равно почти ничему не учат, а с самостоятельным обучением на работах или по книгам-курсам-репетиторам.
>Поэтому все стремятся в вузы попрестижнее, там качество связей выше.
Один знакомый из зажопинска поступил в МГИМО и не смог там учиться морально, потому что там на тусу каждые выходные собирают сумму большую, чем его родичи заРАБатывают за полгода. Сказал - не родился сверхбогатым, нехуй и начинать - поеду назад коровам хвосты крутить.
Так что никаких связей крепостной с барином иметь не может.
Если ты только не самка, которая удачно продает доступ к влагалищу за прописку. Там бывает по разному, но по любви ошибочно редко.
SpaceX слилась с xAI
То есть теперь космические ракеты, Grok и твиттер будут частью одной мегакорпорации оценкой в 1,25 триллиона долларов. Из них триллион — оценка SpaceX, а 250 миллиардов это стоимость xAI. Как сообщается, SpaceX всё ещё планирует выйти на IPO в этом году
Привлечённые в ходе IPO средства будут тратиться на постройку гигантских датацентров для тренировки и инференса AI в космосе. Основная преграда для космических датацентров это именно стоимость запуска, так что вертикальная интеграция тут имеет смысл. Похоже, Маск считает что именно космические датацентры станут киллераппом Starship, как Starlink стал киллераппом Falcon 9.
Интересно, сольётся ли Tesla со SpaceX?
То есть теперь космические ракеты, Grok и твиттер будут частью одной мегакорпорации оценкой в 1,25 триллиона долларов. Из них триллион — оценка SpaceX, а 250 миллиардов это стоимость xAI. Как сообщается, SpaceX всё ещё планирует выйти на IPO в этом году
Привлечённые в ходе IPO средства будут тратиться на постройку гигантских датацентров для тренировки и инференса AI в космосе. Основная преграда для космических датацентров это именно стоимость запуска, так что вертикальная интеграция тут имеет смысл. Похоже, Маск считает что именно космические датацентры станут киллераппом Starship, как Starlink стал киллераппом Falcon 9.
Интересно, сольётся ли Tesla со SpaceX?
Да, все так, часть вузов только для богатых и там своя туса, где надо уже иметь капитал, чтобы быть в ней.
тебе уже поясняли что рубин ультра не выйдет на sow-x, точнее нет никаких пруфов этого
Додики нешарящие пояснили, высрав какую-то древнюю статью, где вообще ни в зуб ногой. SoW-X на рубине основное чем нвидия сейчас занята, это ее ставка в будущее, на GTC 2026 будет небольшой обзор, дальше до Computex 2027 тишина про это. Нвидии невыгодно пока это пиарить, иначе клиенты зажмут с покупками Rubin, зная какую мощь им выдадут в 2027м. А нвидии совсем не надо резать свои профиты, надо срубить бабок за 2026-2027, пока SoW-X выйдет.
Чел, у нвидии меньше компьюта чем у попенов, и будет еще меньше, нвидия пилит модельки в исследовательских целях, а не для конкуренции со своими клиентами
>Один знакомый из зажопинска поступил в МГИМО и не смог там учиться морально, потому что там на тусу каждые выходные собирают сумму большую, чем его родичи заРАБатывают за полгода
Это неправда, там довольно много тех, кто из обычных семей, мажористые дети только часть, они свои тусы образуют, а нищуки свои
>Школа-вуз не про обучение
Школа и ВУЗ про формирование мышления, как ты смотришь на предметы и на мир в целом, то есть на социум, свою роль в нём
Сами знания не очень нужны. Нужно умение знания усваивать, разбираться в сложных предметах, что как раз с опытом приходит. Нужно хорошее окружение, людей нормального статуса, нормальной культуры, кто тоже к чему-то стремится
Вот в этом основная ценность хороших учебных заведений, школ и университетов
>нвидия пилит модельки в исследовательских целях
Нарабатывает базу
>у нвидии меньше компьюта чем у попенов
у попенов мало своего компьюта, они в основном сидят на чужих мощностях, мелкософта, амазона и гугла. Вот у гугла много своих мощностей. А заодно и свои вычислительные узлы. И топовые модели. И пользовательская база.
У НВидиа есть свои железные технологии, это то, что наверстать сложно. Это реальный ресурс. На них очень много чего завязано. У попенов есть только модели. Проблема в том, что кто угодно может создать модель в любой момент времени. Да, надо наработать технологии, но это многие нарабатывают, и надо железные ресурсы, но это тоже доступно.
А пользовательская база легко перетекает от одного провайдера к другому. Это не социальная сеть, где ты привязан к комьюнити. . И не операционная система.
>Это неправда
Это было 10 лет назад.
Как там сейчас не знаю.
У нвидии большой задел стать новой попенаи. Все это развернется в 2027м, после выхода новых чипов, на которых станет возможно что до этого не было, аналог что дипмайнд делал с AlphaGo тренящей саму себе, только более масштабно, заюзывающее все возможности новых чипов. Пока им некуда спешить, у конкурентов все равно нет нужного железа, cerebras тормозная фигня, а нвидия им сейчас старый рубин в три дорога сливает. Короче у нвидии солидный план, и на конкурентах нажиться, и прорыв в ИИ потом запилить для себя.
Гугел в рот давно выебал скама и его попенай, но тот еще просто этого не понял и думает, что у него в горле клокочут сопли, а не малафья Сундара. Чмаск же планомерно строит свой маленький пан-американский дрочьнет.
Ну это твои маняфаниазии без пруфов
Сам увидишь через полтора года, какие это фантазии. Все точно как я написал будет, можешь скринить.
>Школа-вуз не про обучение
я хуею с долбоебов. картошка не про еду, а про окучивание. огурцы про поливание.
Я тоже знаю про скорее старые времена. Но там правда ещё может зависеть от факультета, возможно. Но 100% факт что в целом по МГИМО далеко не все мажоры
ПЕРЕКАТ
ПЕРЕКОТ
ПЕРЕКРОТ
ПЕРЕКЕК
Залетай и будь в курсе самых последних событий и достижений в этой области!
Прошлый тред:
🚀 Последний обзор ИИ новостей:
📰 Топ новостей об ИИ
Humans& привлекла $480 млн в рамках посевного раунда для создания фундаментальной модели, ориентированной на социальный интеллект и координацию команд, с целью стать «центральной нервной системой» экономики, объединяющей людей и ИИ.
DeepMind представила D4RT — унифицированную быструю систему реконструкции и отслеживания 4D-сцен (arXiv 2512.08924), обещающую ускорение до десятикратного для понимания динамических видео.
Ожидается, что Apple запустит помощника Siri, работающего на основе Gemini, в феврале 2026 года, что станет первым потребительским продуктом их партнёрства с Google в области ИИ.
📱 Приложения
Приложение Zerotap для Android позволяет языковой модели (LLM) физически взаимодействовать с телефоном (нажимать, прокручивать, считывать экран) через Ollama, OpenRouter или Stracico, знаменуя переход к автономным мобильным агентам.
⚙️ Инфраструктура
🔓 Открытый исходный код
Сообщество реализовало проект по дистилляции визуальных рассуждений Gemini 3 Flash в Qwen 3 VL 32B для синтетической генерации подписей, проверяя, может ли обучение с учителем (supervised fine-tuning) в одиночку сравниться с более крупными моделями зрение-язык.
🧪 Исследования
В статье DeepMind о D4RT (arXiv 2512.08924) предложен унифицированный конвейер для быстрой реконструкции и отслеживания 4D-сцен, что продвигает динамическое восприятие для робототехники и дополненной реальности.
Предложена многомерная метрика «Уровень доверия» (Trust Score) для количественной оценки галлюцинаций языковых моделей по трём измерениям: релевантность, фактологичность и уверенность, предлагая инструмент для валидации систем RAG.
🛠️ Инструменты для разработчиков
🏢 Сделки и приобретения
Сообщается, что Apple в конце 2025 года была близка к приобретению неизвестной лаборатории ИИ (не Prompt AI), однако сделка сорвалась, подчёркивая продолжающиеся усилия компании по укреплению своих ИИ-возможностей.
📰 Инструменты
Библиотека browser-use позволяет сайтам быть напрямую доступными для навигации ИИ-агентами, упрощая автоматизацию на основе веба.
Для GLM-4.7-Flash исправлен KV-кэш, что снижает потребление видеопамяти (VRAM) до 60 % при работе с длинными контекстами, увеличивая допустимую длину последовательностей.
Дополнительные улучшения скорости GLM-4.7-Flash ещё больше ускоряют вывод модели, делая её более практичной для использования в реальном времени.
Goose предоставляет расширяемый фреймворк ИИ-агентов для установки, выполнения, редактирования и тестирования кода с любой языковой моделью.
Tayib предлагает сканер халяльных продуктов с ИИ для iOS, проверяющий состав на соответствие диетическим правилам.
Sim — это платформа с открытым исходным кодом для создания и развёртывания сложных рабочих процессов ИИ-агентов.
FinRobot представляет платформу ИИ-агентов, специализирующуюся на финансовом анализе и использующую языковые модели для получения аналитических данных.
📰 Разное
Clawdbot — это персональный ИИ-помощник с открытым исходным кодом, который вы запускаете на собственном оборудовании.
Tesla планирует начать обучение Optimus на своём заводе в Остине.
ChatGPT использует модель прогнозирования возраста, чтобы помочь определить, принадлежит ли аккаунт, вероятно, лицу младше 18 лет.
Сингулярность занимается математикой. GPT-5.2 Pro официально достигла нового уровня SOTA — 31% на FrontierMath Tier 4, что представляет собой огромный скачок по сравнению с предыдущими 19%.
Теоретик чисел Дэн Ромик отмечает, что модель «прекрасно» преодолела уровни сложности, требующие «довольно значительных усилий» даже от человеческих экспертов.
Anthropic выложила в открытый доступ свой экзамен по инженерной производительности, потому что Opus 4.5 превосходит лучших людей при ограничении по времени.
Anthropic представила функцию «Задачи» (Tasks) для Claude Code, позволяющую отслеживать зависимости и сотрудничать между сессиями, эффективно наделяя ИИ функцией проектного управления.
Научная скорость становится функцией кремния. Исследование журнала Nature показывает, что учёные, использующие ИИ, публикуют в 3,02 раза больше статей и получают в 4,84 раза больше цитирований, фактически раскалывая академическое сообщество на усиленную и устаревающую фракции.
Odyssey выпустила Odyssey-2 Pro — модель мира в реальном времени, способную работать в течение нескольких минут и транслировать видео 720p со скоростью 22 кадра в секунду, стремясь к непрерывной симуляции на протяжении многих лет.
Акции японского производителя унитазов Toto выросли на 11%, поскольку их электростатические зажимы критически важны для производства NAND-чипов, необходимых для ИИ-инфраструктуры.
Акции SanDisk выросли примерно на 1000% за пять месяцев из-за спроса на память для ИИ, в то время как Intel признаёт, что оказалась застигнутой врасплох спросом на серверные процессоры.
Китай потребил 10,4 триллиона кВт·ч в 2025 году — вдвое больше, чем США, — что обусловлено ростом нагрузки на ИИ-датацентры на 17%.
eBay пытается запретить ИИ-агентам совершать покупки без прямого человеческого надзора.
Рекрутёрское агентство Reed сообщает, что число вакансий для выпускников рухнуло с 180 000 до 55 000, однако 40% руководителей заявляют, что экономят более 8 часов в неделю благодаря ИИ.
Илон Маск прогнозирует, что первая в мире компания стоимостью 100 триллионов долларов появится в течение следующего десятилетия.
OpenAI добавляет корзину покупок и инструменты для продавцов в ChatGPT
Claude в Excel теперь доступен по тарифам Pro.
ИИ-чатботы, выдающие себя за терапевтов, дают всё более плохие рекомендации, чем дольше с ними разговариваешь.
Планы Hyundai по созданию гуманоидных роботов сталкиваются с решительным сопротивлением со стороны работников заводов.
Официально подтверждено — Китай внедряет гуманоидных роботов на пограничных контрольно-пропускных пунктах и берёт курс на круглосуточное наблюдение и логистику.